基于多尺度特征互補和聚合約束的肺結(jié)節(jié)分類方法

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摘要：肺結(jié)節(jié)分類問題是早期肺癌檢測與診斷的重要問題之一，針對現(xiàn)有的肺結(jié)節(jié)分類方法存在多尺度特征融合的信息冗余和缺乏判別性特征表示等問題，提出了一個基于多尺度特征互補與聚合約束（Multi-scale Feature Complementation and Aggregate Constraint， MFCAC）的肺結(jié)節(jié)分類方法，并提出了多尺度特征互補模塊用于學(xué)習(xí)相鄰尺度特征的差異信息，從而避免特征融合過程中的信息冗余；同時在網(wǎng)絡(luò)特征層引入了聚合約束損失，實現(xiàn)對同類特征的聚集，提高網(wǎng)絡(luò)判別性特征表示能力；將兩個模塊融入在編碼器-解碼器架構(gòu)中形成MFCAC，共同作用實現(xiàn)高效分類。（剩余1167字）