作者：刘露; 杨培亮; 孙巍巍; 周洋; 赵宏远ct图像多分辨率直方图
摘要：针对肺部CT图像中孤立性肺结节（SPN）良恶性分类问题,寻求能够有效表示SPN图像的特征,通过适合的分类器实现对SPN良恶性的准确判别。由SPN图像的多分辨率直方图得到768维的特征空间,并将该类特征用于支持向量机（support vector machine,SVM）分类器进行训练,最后取得了令人满意的分类效果。结合深度学习领域中相关知识,将深度置信网络（deep belief network,DBN）用于SPN良恶性分类任务当中。将从肺部CT图像中分割出的SPN图像规整化作为DBN的输入,进行无监督训练;用带有良恶性类标的SPN图像对网络进行微调得到最终的DBN模型;用训练好的DBN模型在测试图像集上进行分类。在实验中选择肺结节患者480例,提取600个SPN图像作为实验数据。将新提出的DBN模型与基于纹理特征和多分辨率直方图特征的SVM模型进行对比,在不考虑医学象征的情况下,DBN模型的识别准确率高达86%,较SVM分类器的分类性能有了显著提升。
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