基于深度学习的肺结节CT图像分析与信息检索关键技术探索.docxVIP

下载本文档

0
0
约2.26万字
约 19页
2025-11-19 发布于上海
举报
版权申诉

基于深度学习的肺结节CT图像分析与信息检索关键技术探索.docx

1、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。。
2、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
3、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于深度学习的肺结节CT图像分析与信息检索关键技术探索

一、绪论

1.1研究背景与意义

肺癌作为全球范围内发病率和死亡率极高的恶性肿瘤，严重威胁着人类的生命健康。据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的2020年全球癌症负担数据显示，2020年全球肺癌新发病例220万，死亡病例180万，分别占癌症发病总数的11.4%和癌症死亡总数的18%，位居癌症发病和死亡首位。早期肺癌患者多无明显症状，多数患者在体检或因其他疾病检查时偶然发现肺部结节，而一旦出现症状，往往已处于中晚期，此时治疗效果不佳，患者5年生存率较低。相关研究表明，早期肺癌患者经过及时有效的治疗，5