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肺部CT圖像具有切片數(shù)量巨大，肺結(jié)節(jié)在圖饞中的位置和形狀各異，且肺結(jié)節(jié)周圍環(huán)境復(fù)雜等特點(diǎn)，傳統(tǒng)肺結(jié)節(jié)檢測方法通常只利用肺結(jié)節(jié)形狀、灰度等特征，肺結(jié)節(jié)特征信息利用率低，且沒有完全考慮肺結(jié)節(jié)細(xì)粒度特征信息。為此提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層面二階特征融合模型（ CMSFF）。采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)同一結(jié)節(jié)的多層切面分別進(jìn)行特征提取，通過兩個(gè)階段的特征融合，充分考慮肺結(jié)節(jié)的細(xì)粒度特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)肺結(jié)節(jié)特征信息的準(zhǔn)確提取。實(shí)驗(yàn)表明，該方法提取到的肺結(jié)節(jié)特征信息在肺結(jié)節(jié)惡性程度分類中AUC值達(dá)到0.924，能有效提高肺結(jié)節(jié)惡性程度分類準(zhǔn)確率。
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