【摘 要】
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为了提高肺癌的计算机辅助诊断性能,提出了基于混合特征与复合学习向量量化分类网络的肺结节恶性度判别方法.对肺结节分别提取传统的人工设计特征和稀疏自编码器自学习特征,
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(No.2014011019-3)资助
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为了提高肺癌的计算机辅助诊断性能,提出了基于混合特征与复合学习向量量化分类网络的肺结节恶性度判别方法.对肺结节分别提取传统的人工设计特征和稀疏自编码器自学习特征,采用复合学习向量量化神经网络(LVQ1+3)构建分类器,将提取的两类特征同步输入分类器中进行分类识别,得出辅助诊断结果.在公共数据集LIDC上的实验结果表明,方法能够在混合特征集上表现出最优的效果,对不同恶性度等级的肺结节均实现了有效的分类识别.
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