《表9 ROI不同尺寸对比》

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《基于CNN多层面二阶特征融合的肺结节分类》

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注：μ1，16×16；μ2，32×32；μ3，64×64；μ4，128×128；μ5，512×512。

针对肺结节的尺寸以及肺结节周围过多的噪音，本文切割的ROI尺寸μ是以能完全覆盖肺结节区域的最小矩形R∈{16×16，32×32，64×64，128×128}为标准。因此本实验针对R值的选取进行实验对比，结果如表9所示，在所有ROI尺寸的选择中本文所采用的方法得到的AUC值是最优的，其中μ2的方法采用了基于三维空间的纹理特征，将语义相关性和视觉相关性的度量作为基础，通过决策树的多分类模型来提高最终的实验效果[29]，得到了不错的结果。直接采用原始CT图像尺寸μ5在神经网络中进行训练，得到的AUC达到了0.82[30]。