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本论文基于三维CT序列的空间序列，成功研发出一种基于卷积神经网络的肺结节检测方法通过对临床医生在进行医学诊断时的关注，医生提出了一种高效且多任务双分支的3D卷积神经网络结构，实现了肺结节检测和分割在三维注意力加权特征融合模块的帮助下，所设计的分割分支能够在复杂的信息环境下取得更好的效果，显著降低了假阳性的发生概率实验结果证实了所提出的框架，提高了网络模型的泛化能力并降低了分类准确率
摘要
摘要
癌症是全球公认的主要公共卫生问题之一。在我国，肺癌在各种癌症的发病率
和死亡率方面均居首位。研究表明肺结节是大多数肺癌早期的主要临床特征之一，
早期的肺结节筛查可以有效地改善肺癌治疗效果，提高患者生存率。与此同时，
2023年以来，世界各国进入了新冠（COVID-19）疫情处置的常态化阶段。在临床
上，COVID-19患者除了发热或呼吸道症状外，在CT上还会表现为磨玻璃征象，因
此将医学影像技术引入COVI
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