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国内刊号：37-1391/T
国际刊号：1672-3961
发布日期:
作者：霍兵强,周涛,陆惠玲,董雅丽,刘珊
单位：1. 北方民族大学计算机科学与工程学院, 宁夏 银川 750021;2. 宁夏智能信息与大数据处理重点实验室, 宁夏 银川 750021;3. 宁夏医科大学理学院, 宁夏 银川 750004
关键词：残差神经网络,多模态医学图像,肺部肿瘤,迁移学习,NRC算法,
基金：国家自然科学基金资助项目(62062003);北方民族大学引进人才科研启动项目(2020KYQD08)
针对深度卷积神经网络训练时的网络退化、特征表达能力不强等问题,提出一种基于非负表示分类和多模态残差神经网络的肺部肿瘤(residual neural network-non negative representation classification, resnet-NRC)良恶性分类方法。使用迁移学习将预训练残差神经网络模型初始化参数;分别用CT、PET和PET/CT 3个模态的数据集训练残差神经网络,提取全连接层的特征向量;采用非负表示分类器(non-negative representation classification, NRC)对特征向量进行非负表示,求解非负系数矩阵;利用残差相似度进行肺部肿瘤良恶性分类。通过AlexNet、GoogleNet、ResNet-18/50/101模型进行对比试验,试验结果表明,ResNet-NRC分类效果优于其它模型,且特异性和灵敏度等各项评价指标也较高,该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。
来源：2020年第6期
《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部
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