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原创论文：基于U-Net的肺部CT结节检测系统设计与实现

article 2026/4/4 12:27:03
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)原创声明本项目为原创作品

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