| 基于同步深度监督的多尺度肺结节分类 |
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| 引用本文： | 张丽,,强彦,张小龙,王三虎.基于同步深度监督的多尺度肺结节分类[J].计算机应用与软件,2019,36(9). |
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| 作者姓名： | 张丽 强彦 张小龙 王三虎 |
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| 作者单位： | 太原理工大学计算机科学与技术学院 山西太原030024;吕梁学院计算机科学与技术系 山西吕梁033000;太原理工大学计算机科学与技术学院 山西太原030024;宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院 宾西法尼亚州尤尼弗西蒂帕克16802;吕梁学院计算机科学与技术系 山西吕梁033000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金;山西省回国留学人员科研项目 |
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| 摘 要： | 针对在肺结节分类中容易产生过拟合的问题,提出一种基于同步深度监督的多尺度肺结节分类方法。解决梯度消失问题,最小化分类错误并实现同一框架中同步训练多尺度肺结节图像,提高肺结节分类精确度。改进经典的AlexNet网络,使其更适合肺结节图像分类;将同步深度监督(SDS)策略纳入到AlexNet架构中,向隐藏层提供集成的同步监督;通过多尺度空间金字塔策略提取多尺度肺结节图像特征。实验结果表明,该方法的准确性达到93.68%,且在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其他分类方法。
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| 关 键 词： | 同步深度监督 多尺度 卷积神经网络 特征提取 |
CLASSIFICATION OF MULTI-SCALE LUNG NODULES BASED ON SYNCHRONIZED DEEP SUPERVISION |
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