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目的评价深度学习方法对周围型肺癌和肺结核球的分类能力,同时比较了不同来源CT影像和病灶大小对最终分类结果的影响。方法研究数据包含了2家医院的4台不同CT机型,共114例证实为肺癌或肺结核球的金标准CT影像。对CT图像进行肺组织提取、裁剪、旋转、翻转等数据增强方法后,生成4686张训练图像。使用改进的、基于GoogLeNet深度学习网络进行训练。结果对总共146张训练集以外的测试图谱分类结果显示,模型的总体分类精确率、召回率、F值分别为88.9%、77.4%、82.8%。如果测试影像和训练影像来自不同CT机