患者CT肿瘤识别，CNN模型选择

患者CT肿瘤识别，CNN模型选择

——许昌学院“觅真知 基于大数据的医学影像智能处理技术实践队”理论与实践齐飞，进行CT肿瘤识别

7月7 日上午，“觅真知 基于大数据的医学影像智能处理技术实践队”同学们在一块讨论关于如何识别CT影像中有无肿瘤进行讨论，要自动识别图像中有无肿瘤，我们要先选择合适的模型，利用我们现有的资料，我们先训练模型来识别肿瘤。对于图像的处理，我们常用的有卷积神经网络（CNN）、全卷积神经网络（FCN）以及OpenCV，这里我们使用卷积神经网络，自己搭建三层卷积层，一个全连接层的卷积神经网络模型。

然后我们将预处理的图片数据，导入模型中先训练模型，百分之八十的数据用来训练模型，训练之后百分之二十的数据测试模型，将测试的结果和给定的肿瘤患者数据对比，结果肿瘤识别成功率达到96%，说明模型训练成功。

之后我们将卷积神经网络的只是做了总结，整理了编码和模型训练过程中的知识，梳理了工作过程中的方法和问题，并做了总结。然后讨论分配了明天的任务，如何使用U-Net模型切割肿瘤区域。

供稿人：屈亚迪

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