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摘要：本发明提出一种肺结节检测方法，涉及医学图像目标检测技术领域，采集多个病人的胸部CT图像样本，构建为数据集；所述CT图像为CT的切片序列数据；通过形态学操作，对数据集中的CT图像进行预处理；基于CornerNet网络结构，构建包括特征提取网络、目标检测头和假阳性减少网络的肺结节检测模型，利用数据集对肺结节检测模型进行训练，得到训练好的肺结节检测模型；最后对待检测的胸部CT图像进行预处理，将预处理后的CT图像输入训练好的肺结节检测模型，得到肺结节的位置信息，有效排除了假阳性的干扰，平衡了肺结节检测的推理速度和精度。
主权项：1.一种肺结节检测方法，其特征在于，包括：S1.采集多个病人的胸部CT图像样本，构建为数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；所述CT图像为CT的切片序列数据；S2.通过形态学操作，对数据集中的CT图像进行预处理；S3.基于CornerNet网络结构，构建肺结节检测模型，所述肺结节检测模型包括特征提取网络、目标检测头和假阳性减少网络；利用训练集对肺结节检测模型进行训练，利用验证集对肺结节检测模型进行评估，利用测试集测试肺结节检测模型的有效性，得到训练好的肺结节检测模型；S4.对待检测的胸部CT图像进行预处理，将预处理后的CT图像输入训练好的肺结节检测模型，所述肺结节检测模型检测输出肺结节的位置信息。
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