基于深度信念网络的肺结节良恶性分类

发布时间：2017-08-30 16:09

  本文关键词：基于深度信念网络的肺结节良恶性分类

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【摘要】：肺结节的良恶性分类是计算机辅助诊断系统中最重要的部分,目前常用的分类方法有分类精度低、假阳性高等问题。针对上述问题,把深度信念网络(DBN)引入肺结节的良恶性诊断过程中,提出自定义的DBN分类算法。首先从不同的角度提取肺结节特征,并形成特征向量。然后根据提取的特征对三个隐藏层的节点数进行分析;并构建了一个5层深度信念网络。最终使用训练样本对DBN进行训练;并输出网络的测试结果。对175个病例进行试验,结果表明:算法的分类精度、敏感性和特异性分别为95.3%,92.5%和93.2%,ROC曲线下面积为0.921。与传统算法相比有更好的分类效果,可以给医生提供客观的辅助诊断。
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;山西省煤炭中心医院;
【关键词】： 肺结节 良恶性 分类 深度信念网络 层次结构
【基金】：国家自然科学基金(61373100,61540007) 国家重点实验室开放基金项目(BUAA-VR-15KF02,BUAA-VR-16KF-13)资助
【分类号】：R734.2;TP391.7
【正文快照】： 肺癌是我国致死率最高的癌症,及时发现并治疗是提高患者存活率的最有效方法。目前,最常使用的肺部成像技术是计算机断层扫描(CT)。医生通过对患者肺部CT的观察与研究实现对肺癌的诊断。采用计算机辅助诊断(CAD)系统对患者的肺部CT进行初步检查与分析,粗诊断结果大大减少了专业

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本文编号：760271