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基于卷积神经网络多层面二阶特征融合模型

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:6.58 MB | 2021-04-12

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　　肺部CT图像具有切片数量巨大，肺结节在图馋中的位置和形状各异，且肺结节周围环境复杂等特点，传统肺结节检测方法通常只利用肺结节形状、灰度等特征，肺结节特征信息利用率低，且没有完全考虑肺结节细粒度特征信息。为此提出了基于卷积神经网络多层面二阶特征融合模型（ CMSFF）。采用卷积神经网络对同一结节的多层切面分别进行特征提取，通过两个阶段的特征融合，充分考虑肺结节的细粒度特征，实现对肺结节特征信息的准确提取。实验表明，该方法提取到的肺结节特征信息在肺结节恶性程度分类中AUC值达到0.924，能有效提高肺结节恶性程度分类准确率。

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