基于深度学习的肺部结节智能诊断算法

本项目围绕全球第一高发恶性肿瘤——肺癌，以肺部小结节病变的智能识别、诊断为课题，通过胸部CT影像，检测CT影像中的肺部结节区域，开展大数据与人工智能技术在肺癌早期影像诊断上的应用探索，开启AI在医疗领域进行科学实践的里程碑。

相比于传统的自然场景等图像识别任务，医学影像识别难度更大，精度要求更高。肺结节检测的难点在于输入CT图像大，而待检测结节却很小且分布区间比较大，大致在3mm到30mm之间。借助于近些年深度学习在图像识别检测领域的强大能力，目前主流的方法都是先设计一个分割网络检测出疑似结节，再用一个分类网络去掉假阳性结节。鉴于此，设计优秀的分割和分类网络也就成为了肺结节检测问题的关键。