《表1 深度网络提取特征参数设置》

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《多模态融合下长时程肺部病灶良恶性预测方法》

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CNN网络包括5个卷积层和3个全连接层。首先选取肺部影像公开数据集LIDC-IDRI（The Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative）中200例数据（良性50例，恶性150）进行网络微调。CNN网络的输入为截取的肺部病灶图像，大小为64×64，在网络中被等比例扩大为227×227以适应网络的输入。对于网络卷积核的大小，通过实验，可以认为使用小卷积核获得的感受野更小，并且相对应的参数也更少。同时通过增加卷积核的数量可以与大卷积核达到同样的效果，却可以降低参数数量与复杂度，因此选取3×3大小的卷积核进行实验。具体网络参数如表1所示。