《表1 不同训练/测试样本下的肺结节分类精度》

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《基于卷积神经网络的肺结节良恶性分类》

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从LIDC数据库中选取至少2位放射学专家对恶性度判断一致的病例共750张肺结节图像，使用Deep-Learning工具箱中的CNN模型进行特征提取[13]。卷积层和下采样层的数量均设置为2，卷积核的大小为5×5、下采样降幅为1/4，将每张肺结节图像转化为一个192维的特征图，然后通过Logistic分类器进行分类。将特征图像随机分成50一批，迭代次数设置为500，表1给出了不同训练/测试样本下的分类精度。