论文摘要
针对CT图像肺结节分类任务中分类精度低,假阳性高的问题,提出了一种加权融合多维度卷积神经网络的肺结节分类模型,该模型包含两个子模型:基于二维图像的多尺度密集卷积网络模型,以捕获更宽泛的结节变化特征并促进特征重用;基于三维图像的三维卷积神经网络模型,以充分利用结节空间上下文信息。使用二维和三维CT图像训练子模型,根据子模型分类误差计算其权重,对子模型分类结果进行加权融合,得到最终分类结果。该模型在公共数据集LIDC-IDRI上分类准确率达到94.25%,AUC值达到98%。实验结果表明,加权融合多维度模型可以有效地提升肺结节分类性能。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴保荣,强彦,王三虎,唐笑先,刘希靖
关键词: 肺结节分类,卷积神经网络,深度学习,多维度,加权融合,图像
来源: 计算机工程与应用 2019年24期
年度: 2019
分类: 信息科技,医药卫生科技
专业: 临床医学,肿瘤学,特种医学,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 太原理工大学信息与计算机学院,吕梁学院计算机科学与技术系,山西省人民医院PET/CT中心,山西农业大学软件学院
基金: 国家自然科学基金（No.61572344）,虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金（No.BUAA-VR-17KF-14）,虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金（No.VRLAB2018B07）,山西省回国留学人员科研资助项目（No.2016-038）
分类号: TP391.41;TP183;R734.2;R730.44
页码: 171-177
总页数: 7
文件大小: 1656K
下载量: 318
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