基于深度学习LSTM模型的肺癌检测系统设计与实现.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景和意义1
1.2项目的目的和目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1深度学习LSTM模型概述2
2.2目标检测技术介绍3
2.3DjangoWeb框架技术4
2.4开发环境与工具4
2.4.1Python简介4
2.4.2开发工具的简介5
2.4.3第三方库简介6
2.4.4Pytorch深度学习框架6
3方法设计与实现7
3.1数据集收集与预处理7
3.1.1数据集的获取7
3.1.2数据集预处理8
3.2深度学习模型选择与设计9
3.2.1深度学习模型的选择9
3.2.2模型的设计10
3.3模型的编译与训练12
3.4模型的评估与优化13
3.4.1模型的评估13
3.4.2模型的优化14
3.5前端设计与实现15
3.5.1系统前端设计15
3.5.2设计效果展示及分析16
4小结16
I
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参考资料18
II
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基于深度学习LSTM模型的肺癌检测系统设计
1引言
1.1项目背景和意义
肺癌是全球范围内发病率和死亡率都极高的恶性肿瘤，早期发现、早期治
疗对于提高患者生存率和生活质量至关重要。然而，传统的肺癌检测方法，如
X光、CT扫描等，虽然能够提供较为准确的诊断结果，但存在着操作复杂、成
本高昂、辐射风险等问题。因此，开发一种高效、便捷、低成本的肺癌检测方
法具有重要的现实意义和社会价值。
近年来，深度学习技术，特别是长短时记忆网络（LSTM）模型在自然语言
处理、语音识别、图像处理等领域取得了显著的成果。LSTM模型具有处理序列
数据的能力，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，非常适合用于处理医
学图像和时序生物标志物数据。此外，随着大数据和云计算技术的发展，基于
深度学习的肺癌检测系统得以实现，并且能够通过训练和优化模型来提高检测
精度和效率。
因此，本项目旨在设计并实现一个基于深度学习LSTM模型的肺癌检测系
统，旨在利用深度学习算法和医学图像分析技术，实现对肺癌的早期、快速、
准确检测。通过本项目的实施，不仅能够为肺癌的早期诊断和治疗提供有力支
持，还能够推动深度学习在医学领域的应用和发展，为未来的智能医疗和健康
管理提供新的思路和方法。同时，本项目的实施还能够提高学生的实践能力和
创新能力，为培养高素质的医疗信息化人才做出贡献。
总之，本项目具有重要的现实意义和社会价值