小波分解和卷积神经网络的肺癌检测新方法

计算机断层扫描（CT）扫描是医生建议寻找肺癌的唯一筛查测试。 卷积神经网络（CNN）最近证明了其成功分类医学图像的能力。 由于其强大的紧凑性，离散小波变换（DWT）已普遍用于图像特征提取应用程序中。 本文提出了一种在计算机断层扫描（CT）扫描中对肺癌进行分类的新技术，该技术使用小波在CT图像中找到判别特征，并使用CNN对提取的特征进行分类。 实验结果证明，该方法优于其他常用方法，总体准确度为99.5％。