【摘 要】
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针对传统的肺癌诊断方法存在误诊、错诊的情况,提出一种新的方法对肺结节CT图像进行良恶性分类,该方法联合了无监督学习的生成对抗网络与有监督学习的卷积神经网络。首先,利用生成对抗网络特性,提出融合DCGAN与WGAN-GP的生成对抗网络,并使用渐进式的训练模式生成了清晰的图像作为扩充样本(1 000幅)。接着,与真实样本(1 400幅)输入至卷积神经网络中进行训练,使用真实样本(600幅)对模型进行测
【机 构】
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广东工业大学机电工程学院 广州510000;佛山沧科智能科技有限公司 佛山528225
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针对传统的肺癌诊断方法存在误诊、错诊的情况,提出一种新的方法对肺结节CT图像进行良恶性分类,该方法联合了无监督学习的生成对抗网络与有监督学习的卷积神经网络。首先,利用生成对抗网络特性,提出融合DCGAN与WGAN-GP的生成对抗网络,并使用渐进式的训练模式生成了清晰的图像作为扩充样本(1 000幅)。接着,与真实样本(1 400幅)输入至卷积神经网络中进行训练,使用真实样本(600幅)对模型进行测试。最终,该联合模型对肺部CT图像结节良恶性分类的准确率、敏感性、特异性与AUC值分别达到了96.5%、
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