基于CNN-L1/L2-ELM混合架构的肺结节分类研究

摘要

本文提出了一种卷积神经网络(CNN)和正则化极限学习机(L1/L2-ELM)的混合结构的分类算法,用来提高胸部CT影像中肺结节分类的准确性和分类效率.通过这两类算法的协同作用对肺结节良恶性进行有效分类.利用LIDC公开数据库进行实验验证,结果显示,本文算法所得肺结节分类正确率可达92.87%,且敏感性和特异性也分别达到87.15%和94.45%,表明本文算法对良恶性肺结节分类是有效的,且结果优于卷积神经网络和其他方法.