資料介紹
肺結節CT圖像表征復雜且多樣,導致對肺結節進行分類較為困難。雖然越來越多的深度學習模型被應用到計算機輔助肺癌診斷系統的肺結芇分類任務中,但這些模型的¨黑盒”特性無法解釋模型從數據中學習到了哪些知識,以及這些知識是如何影響決策的,導致診斷結果缺乏可信性。為此,文中提出了一種可解釋的多分支卷積神經網絡模型來判別肺結節的良惡性。該模型利用醫生診斷時所用的肺結節語義特征信息來輔助診斷肺結節的良惡性,并將這些特征與肺結節良惡性判別網絡融合成多分支網絡,在完成肺結節良惡性診斷任務的同時,得到肺結節相關語義特征的預測結果,為醫生提供可信的診斷依據在LlDC-IDRI數據集上的實驗結果表明,與現有方法相比,所提模型不僅可以得到可解釋的診斷結果,而且實現了更好的肺結節良惡性分類效果,其準確率可達97.8%。
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