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在肺癌早期篩查過程中，人工診斷胸部CT掃描圖像費時費力，而深度學習網(wǎng)絡(luò)缺乏足夠的醫(yī)學數(shù)據(jù)進行訓練。為此，提出一種漸進式微調(diào)（PFT）策略，將其應(yīng)用于深度遷移學習網(wǎng)絡(luò)以輔助診斷肺結(jié)節(jié)良惡性。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在粗粒度的自然圖像大數(shù)據(jù)集中學習特征知識，經(jīng)重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)分類層將所學到的特征信息遷移至肺結(jié)節(jié)的細粒度小數(shù)據(jù)集。采用PrT策略從全連接分類層開始，逐層釋放、微調(diào)訓練卷積層直至所有網(wǎng)絡(luò)層，并通過定量分析各層微調(diào)后肺結(jié)節(jié)良惡性分類的AUC值，確定最佳微調(diào)深度。此外，采用梯度加權(quán)類激活映射圖和t-SNE算法為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果提供相應(yīng)的視覺支持與解釋。在LIDC數(shù)據(jù)集中的實驗結(jié)果表明，該方法對肺結(jié)節(jié)良惡性診斷的準確率可達91.44%，其AUC值為0.9621。
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