一种基于双通路网络的肺结节良恶性分类方法

摘要

本发明为一种基于双通路网络的肺结节良恶性分类方法，包括：第一步，对图像进行预处理，提取肺结节图像，形成训练集和测试集；第二步，通过Res2Net类残差连接网络中进行特征提取，完成局部多特征提取；第三步，通过全局特征提取网络进行特征提取，完成全局特征提取；第四步，将局部特征和全局特征进行特征交互运算得到完成网络模型的构建；第五步，选取激活函数，将训练集输入到网络模型中进行训练完成迭代，得到训练后的网络模型；第六步，将肺结节CT图像输入到训练后的网络模型中，输出肺结节对应的良、恶性的分类概率，将分类概率最大的类别作为肺结节的最终分类结果。该方法在准确率、敏感性和特异性方面都表现出优越的性能。