【摘 要】
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肺结节的良恶性分类是计算机辅助诊断系统中最重要的部分,目前常用的分类方法有分类精度低、假阳性高等问题。针对上述问题,把深度信念网络（DBN）引入肺结节的良恶性诊断过程中,
【机 构】
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太原理工大学计算机科学与技术学院,山西省煤炭中心医院
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肺结节的良恶性分类是计算机辅助诊断系统中最重要的部分,目前常用的分类方法有分类精度低、假阳性高等问题。针对上述问题,把深度信念网络（DBN）引入肺结节的良恶性诊断过程中,提出自定义的DBN分类算法。首先从不同的角度提取肺结节特征,并形成特征向量。然后根据提取的特征对三个隐藏层的节点数进行分析;并构建了一个5层深度信念网络。最终使用训练样本对DBN进行训练;并输出网络的测试结果。对175个病例进行试验,结果表明：算法的分类精度、敏感性和特异性分别为95.3%,92.5%和93.2%,ROC曲线下面积为0.9
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