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基于残差网络深度学习的肺部CT图像结节良恶性分类模型
基于残差网络深度学习的肺部CT图像结节良恶性分类模型
摘要：
肺部结节的良恶性分类对于肺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。本论文研究了基于残差网络深度学习的肺部CT图像结节良恶性分类模型。首先，对肺部CT图像进行预处理，包括图像去噪、肺部分割等操作。然后，构建了一个由多个残差模块组成的深度卷积神经网络，用于提取图像的特征。最后，使用全连接层对提取的特征进行分类，将结节划分为良性和恶性。实验结果表明，所提出的模型在肺部CT图像结节分类任务上取得了较好的性能。
关键词：肺部CT图像；结节分类；深度学习；残差网络
1.引言
肺癌是目前全球最常见的癌症之一，早期诊断可以显著提高肺癌的治疗效果。肺部CT图像是一种常用的肺癌早期诊断方法，通过对图像中肺部结节进行分析和分类，可以准确判断结节的良恶性。
2.方法和材料
2.1肺部CT图像预处理
肺部CT图像预处理是一个重要的步骤，可以去除图像的噪声和冗余信息，并减小图像的尺寸。本论文采用去噪和肺部分割两种预处理方法。
2.2残差网络模型
残差网络（ResNet）是一种深度卷积神经网络模型，通过引入残差连接来解决深度网络中的梯度消失问题。本论文设计了一个由多个残差模块组成的网络模型，用于提取肺部CT图像的特征。
2.3结节良恶性分类
在提取了图像的特征之后，使用全连接层对特征进行分类。在此过程中，使用交叉熵损失函数计算预测结果与真实标签之间的差异，并利用反向传播算法对网络参数进行优化。
3.实验结果与分析
本论文采用了公开的肺部CT图像数据集，包含了大量的结节样本。在实验中，将数据集划分为训练集和测试集，采用准确率、召回率和F1值等指标对模型进行评估。
4.结论
在本论文中，我们研究了基于残差网络深度学习的肺部CT图像结节良恶性分类模型。实验结果表明，所提出的模型在肺部CT图像结节分类任务上具有较好的性能。未来的工作可以进一步优化模型的结构，提高分类准确率。
参考文献：
1.He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.770-778).
2.陈疆卫,何明俊,&陈峰.(2011).基于深度学习的肺结节良恶性分类方法.中华医学信息学杂志,1(02),110-113.