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基于深度学习的薄层CT影像肺结节筛查
电子工程学院
Pulmonary nodule screening in thin-layer CT images based on deep learning
终检评审通过
创新训练
520计算机科学技术
医疗健康
校级
我国空气质量问题近年来尤为突出，最为直观的反映在肺癌等呼吸道疾病的高发现象上。胸部CT影像检查是最为常见的早期肺癌筛查手段，临床上面临医生诊断时间长，工作负荷大，容易漏诊（直径5mm以下小结节）等问题。在这样的前提下，本项目希望使用人工智能技术实现在薄层CT上的肺结节自动筛查，以解决目前临床上切实存在的需求。
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项目负责人
赵洪洋
2016级 信息与通信工程学院 信息工程
项目成员
王泓琳
2016级 计算机学院（国家示范性软件学院） 计算机科学与技术
周思敏
2016级 国际学院 物联网工程
冷昊阳
2016级 信息与通信工程学院 信息工程
指导老师
程琨
电子工程学院 讲师
数字娱乐
医疗健康
理论研究-科学技术
评审老师
黄泽园
叶培大创新创业学院 工程师
社交媒体
数字教育
公共服务
崔岩松
电子工程学院 教授
数字教育
高英
电子工程学院 副教授
机器人
智能硬件
无人机
红旅专项
李睿凡
人工智能学院 副教授
社交媒体
数字娱乐
理论研究-科学技术
范文浩
电子工程学院 副教授
社交媒体
医疗健康
通信网络
张彬
人工智能学院 副教授
社交媒体
医疗健康
智能交通
陈文成
信息与通信工程学院 高级工程师
智能交通
高冠军
电子工程学院 副教授
通信网络
机器人
理论研究-科学技术
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