【摘 要】
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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
【机 构】
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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;
【基金项目】
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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.VRLAB2018A07);山西省回国留学人员科研资助项目(No.2016-038)
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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。首先使用二维和三维CT图像训练子模型,之后根据子模型分类误差计算其权重,再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的提升肺结节分类性能。
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