摘要：肺癌是当前威胁人类健康的重要疾病之一，肺结节作为肺癌早期筛查和诊断的重要影像学表现，其准确检测具有重要意义。CT影像因具有较高的空间分辨率，被广泛应用于肺部疾病检查。然而，传统人工阅片方式存在工作量大、主观性强、检测效率受限等问题，尤其在海量切片数据中，医生容易出现漏检和误判。因此，研究一种高效、准确的肺部CT结节智能检测方法与系统，对于辅助医生诊断、提升早期筛查效率具有重要的理论价值和实际意义。

论文概述

本文围绕肺部CT结节检测任务，设计并实现了一种基于U-Net的肺部CT结节检测系统。系统以肺部CT切片为输入，利用U-Net模型对图像中的结节区域进行分割与检测，并结合面积、直径、面积占比、置信水平等指标，对结节风险进行辅助分析。系统前端采用PyQt5构建可视化界面，实现了数据目录导入、病例筛选、结节筛选、检测结果可视化、病例汇总分析以及检测报告导出等功能。后端通过深度学习模型完成图像推理，并支持结果叠加图、二值分割图、边界框视图和热力图视图等多种显示方式，从而增强了检测结果的直观性和可解释性。

实验结果表明，所设计系统能够较为准确地完成肺部CT结节区域检测，并具备良好的人机交互能力和可视化效果。与传统人工分析方式相比，该系统能够在一定程度上提高结节检测效率，减轻医生阅片负担，并为肺结节的辅助诊断提供支持。本文的研究为医学影像智能分析系统的开发提供了参考，也为后续进一步优化模型性能、扩展多类型肺部病灶检测功能奠定了基础。

统计信息

论文目录

配套项目

项目代码：基于U-Net的肺部CT结节检测系统设计与实现 需要另外购买。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-18
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开源协议

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