尺度空间金字塔池化的肺结节分类研究

作者：张丽; 强彦^*; 张小龙; 刘继华

来源：计算机工程与设计, 2019, 40(12): 3520-3525.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2019.12.026

• 多尺度
• 空间金字塔池化
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 分类

在计算机辅助诊断系统中对肺结节良恶性的准确分类至关重要,但由于肺结节形状大小变化较大,作为卷积神经网络(CNN)的输入,会形成噪声,干扰判断。融合多尺度空间金字塔池化(MSPP)对肺结节进行分类。在传统AlexNet模型的基础上做出改进,更利于肺结节图像的输入;采用多个尺度的结节范围,减少噪声;使用多尺度空间金字塔(MSPP)策略提高分类准确性。实验结果表明,该方法达到92.65%的准确性,在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其它分类方法。

• 单位
  太原理工大学; 吕梁学院