《表2 各等级样本数据量分布》

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《基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法》

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由于肺结节相对于整张CT图像来说，面积占比往往非常小，既使是恶性结节，也只占很小一部分，肺实质等构造对模型的训练会产生一定程度的影响；此外，良性结节的图像数量往往多于恶性结节的，这种类别不平衡也会影响分类性能．因此，本研究采用以下预处理方法:对原始图片进行像素提取，以去除原始结节中潜在的冗余信息，每张图片的大小最终为64×64像素．随机选取部分图像并对每张图像都进行-10°、-5°、5°和10°的旋转操作，再采用增加高斯噪声和椒盐噪声的方法对图像进行变换，以增强模型的鲁棒性．预处理后每类结节图像数量相等，共包含16 385张肺结节图像，由于评分为3的未知等级的结节存在不确定性，影响模型的训练效果，因此，本研究仅从这些样本中取评分为1和2的结节将其划分为良性，评分4和5的结节划分为恶性，最终每个等级样本分布情况如表2.