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肺結(jié)節(jié)CT圖像表征復(fù)雜且多樣，導(dǎo)致對肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分類較為困難。雖然越來越多的深度學(xué)習(xí)模型被應(yīng)用到計(jì)算機(jī)輔助肺癌診斷系統(tǒng)的肺結(jié)芇分類任務(wù)中，但這些模型的¨黑盒”特性無法解釋模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到了哪些知識(shí)，以及這些知識(shí)是如何影響決策的，導(dǎo)致診斷結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來判別肺結(jié)節(jié)的良惡性。該模型利用醫(yī)生診斷時(shí)所用的肺結(jié)節(jié)語義特征信息來輔助診斷肺結(jié)節(jié)的良惡性，并將這些特征與肺結(jié)節(jié)良惡性判別網(wǎng)絡(luò)融合成多分支網(wǎng)絡(luò)，在完成肺結(jié)節(jié)良惡性診斷任務(wù)的同時(shí)，得到肺結(jié)節(jié)相關(guān)語義特征的預(yù)測結(jié)果，為醫(yī)生提供可信的診斷依據(jù)在LlDC-IDRI數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有方法相比，所提模型不僅可以得到可解釋的診斷結(jié)果，而且實(shí)現(xiàn)了更好的肺結(jié)節(jié)良惡性分類效果，其準(zhǔn)確率可達(dá)97.8%。
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