【摘 要】
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肺结节的良恶性识别对肺癌辅助诊断有重要意义,本文提出一种基于功能真实性生成对抗网络(Functional-Realistic Generative AdversarialNets,FRGAN)的肺结节良恶性度判定方法
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肺结节的良恶性识别对肺癌辅助诊断有重要意义,本文提出一种基于功能真实性生成对抗网络(Functional-Realistic Generative AdversarialNets,FRGAN)的肺结节良恶性度判定方法,该方法基于超分辨率重构的思想模拟肺结节的生长过程,预测肺结节将来发生恶化的可能性.FRGAN由负责生成图像的生成器和负责识别图像的判别器构成,为模拟肺结节生长过程,本文通过为生成器提供基于属性关系图匹配的功能真实性损失度量函数和随机噪声以使生成图像过程既能保持结构一致性又能出现一定的随机形态,此外,为判别器提供肺结节良恶性度类别信息,使其能够识别生成肺结节图像的良恶性.实验表明,该方法对肺结节的良恶性分类准确率为79.37％,具有一定应用价值.
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