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基于深度学习的肺癌预测诊断

架构师社区  · 公众号  ·  · 2019-06-05 11:24
导语本文为The Data Science Bowl (DSB) 2017竞赛的第二名获奖团队中Daniel Hammack的解决方案,其另一成员Julian de Wit的解决方案,可查看用《CNN识别CT图像检测肺癌》一文。在2017年由Kaggle举办的数据科学竞赛中,本团队的解决方案获得了第二名。本次竞赛的目标为构建一个系统,其能根据患者的CT图像,预测患者在一年内患癌的可能性。本文作者的解决方案已在Github上公开。背景肺癌是最常见的癌症之一,尤其在北美地区。其是男性最常见的癌症形式,其次为女性。全球每年有160万人死于肺癌,仅在美国每年就有225000肺癌新增病例。此外,肺癌也是低存活率的癌症之一,平均5年的存活率低于20%。然而,早期发现的平均概率至少是肺癌存活率的两倍。The Data Science Bowl (DSB) 是Kaggle ………………………………

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