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為提高肺結(jié)節(jié)良惡性識(shí)別的準(zhǔn)確率，構(gòu)建改進(jìn)深度卷積對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（ DCGAN）框架與半監(jiān)督模糊C均值（rCM）聚類(lèi)結(jié)合的SFDG肺結(jié)節(jié)良惡性識(shí)別模型。將帶有良惡性等級(jí)標(biāo)簽的肺結(jié)節(jié)圖像輸入到 DCGAN框架使得只有來(lái)源分類(lèi)能力的判別器網(wǎng)絡(luò)同時(shí)具備肺結(jié)節(jié)等級(jí)分類(lèi)能力。在判別過(guò)程中運(yùn)用半監(jiān)督FCM聚類(lèi)方法對(duì)輸入肺結(jié)節(jié)圖像進(jìn)行特征提取和量化，將輸岀的當(dāng)前圖像所屬類(lèi)別概率及判別結(jié)果與真實(shí)結(jié)果進(jìn)行比較來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。通過(guò)設(shè)定加杈損失函數(shù)最大概率提高模型識(shí)別準(zhǔn)確率，訓(xùn)練得岀具有良好魯棒性的網(wǎng)絡(luò)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)模型的判別器網(wǎng)絡(luò)具有良好的肺結(jié)節(jié)良惡性分類(lèi)能力，準(zhǔn)確率高達(dá)90.96%。
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