东北大学机器学习项目应用

资源内容介绍

内容概要：本文介绍了一套基于深度学习的肺部结节辅助诊断系统，采用多阶段方法实现结节检测、分割与良恶性分类。系统基于LUNA16数据集，融合改进U-Net、优化3D CNN及迁移学习网络，结合多模态特征融合、医学图像专用数据增强和渐进式训练策略，在检测任务中达到F1分数0.937、AUC 0.887的性能，显著提升诊断效率与准确性。项目涵盖从数据处理、模型构建到误差分析与技术创新的全流程，实现了高效的3D坐标变换、自适应感受野设计与知识蒸馏等优化手段，具备良好的临床应用前景。; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习基础，熟悉医学图像处理的高校学生、科研人员及AI医疗领域从业者；尤其适合从事计算机辅助诊断系统开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于肺部CT影像中结节的自动检测与良恶性预测，提升早期肺癌筛查效率；②为医疗AI系统研发提供完整的技术路线参考，涵盖数据预处理、模型设计、性能评估与工程优化全过程；③支持基层医疗机构缺乏专业放射科医生场景下的辅助诊断。; 阅读建议：建议结合GitHub开源代码（https://github.com/keyikeluo/CTproject.git）进行实践，重点关注3D医学图像处理、多任务学习设计与模型轻量化部署等关键技术环节，并通过复现实验深入理解医疗AI系统的构建逻辑与评估标准。