【摘 要】
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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
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院 山西太原030024 吕梁学院计算机科学与技术系 山西吕梁033000;太原理工大学计算机科学与技术学院 山西太原030024;宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院
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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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