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      電子發燒友網>電子資料下載>醫療電子>基于深度遷移學習網絡的肺結節輔助CT診斷

      基于深度遷移學習網絡的肺結節輔助CT診斷

      2021-05-13 | pdf | 4.48 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在肺癌早期篩查過程中，人工診斷胸部CT掃描圖像費時費力，而深度學習網絡缺乏足夠的醫學數據進行訓練。為此，提出一種漸進式微調（PFT）策略，將其應用于深度遷移學習網絡以輔助診斷肺結節良惡性。利用神經網絡在粗粒度的自然圖像大數據集中學習特征知識，經重構網絡分類層將所學到的特征信息遷移至肺結節的細粒度小數據集。采用PrT策略從全連接分類層開始，逐層釋放、微調訓練卷積層直至所有網絡層，并通過定量分析各層微調后肺結節良惡性分類的AUC值，確定最佳微調深度。此外，采用梯度加權類激活映射圖和t-SNE算法為網絡預測結果提供相應的視覺支持與解釋。在LIDC數據集中的實驗結果表明，該方法對肺結節良惡性診斷的準確率可達91.44%，其AUC值為0.9621。

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