【摘 要】
:
针对在肺结节分类中容易产生过拟合的问题,提出一种基于同步深度监督的多尺度肺结节分类方法。解决梯度消失问题,最小化分类错误并实现同一框架中同步训练多尺度肺结节图像,
【机 构】
:
太原理工大学计算机科学与技术学院,宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院,吕梁学院计算机科学与技术系
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(61572344);虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金项目(VRLAB2018A08);山西省回国留学人员科研项目(2016-038)
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针对在肺结节分类中容易产生过拟合的问题,提出一种基于同步深度监督的多尺度肺结节分类方法。解决梯度消失问题,最小化分类错误并实现同一框架中同步训练多尺度肺结节图像,提高肺结节分类精确度。改进经典的AlexNet网络,使其更适合肺结节图像分类;将同步深度监督(SDS)策略纳入到AlexNet架构中,向隐藏层提供集成的同步监督;通过多尺度空间金字塔策略提取多尺度肺结节图像特征。实验结果表明,该方法的准确性达到93.68%,且在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其他分类方法。
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