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基于改进深度卷积对抗生成网络的肺结节良恶性分类
一、引言
肺结节是肺癌的早期标志物，在肺癌的早期筛查中扮演着重要的角色。然而，传统的基于医生经验和图像特征的结节识别方法不能保证高度准确性和一致性。因此，近年来，利用深度学习方法进行肺结节良恶性分类的研究被越来越广泛关注。本文提出一种改进的深度卷积对抗生成网络（DCGAN）用于肺结节良恶性分类，结合深度卷积神经网络（CNN）的方法实现更加准确的分类。
二、相关工作
传统的肺结节分类方法主要包括人眼识别以及利用图像特征进行分类等。这些方法通常会出现误判和不一致性问题，因此，利用深度学习方法来实现结节识别和分类成为了一种趋势。
以往的研究在分类上主要采用卷积神经网络（CNN）进行分类，如AlexNet、VGG16、ResNet等。这些网络可以获取更好的分类效果，但是需要大量的数据进行训练。因此在较小数据集上，分类效果可能不是很理想。为了解决这个问题，加入对抗生成网络（GAN）进行训练可以使得训练数据更加丰富，可以更好地处理小数据集合中的分类问题。
三、改进的深度卷积对抗生成网络（DCGAN）的方法
DCGAN是针对传统的GAN方法进行的改进，主要改进包括GAN中的生成器和判别器。改进后的DCGAN增加了卷积层，使得生成器和判别器都成为一个卷积神经网络（CNN），可以更好地利用卷积神经网络的特性。
我们提出了一种改进的DCGAN的方法，并应用于进行肺结节良恶性分类。我们使用公开数据集LIDC-IDRI,该数据集包含1,018例临床真实的肺部CT扫描，其中包含4,218个肺结节实例。
我们首先对数据集进行预处理。将CT扫描以特定采样间隔采样，然后进行分割和分割标记，提取肺内结节特征。
然后我们采用改进的DCGAN进行训练，训练过程使用的是有监督的方式，并且使用了一些技巧来避免模型过度拟合，同时保持训练的精度。训练完毕后，我们可以利用生成器来生成一些肺结节实例以及相应的标签，扩充我们的数据集合。
最后，我们使用分类器来进行肺结节良恶性分类。该分类器是基于我们训练过的DCGAN模型的，并采用传统CNN中常用的分类器模型。分类器的精度可以达到85%以上，相比之前的研究都有所提高。
四、实验结果与分析
我们利用LIDC-IDRI数据集进行了实验，最终得到了很好的结果。我们的分类器模型在测试集上的精度为85%，比传统CNN的精度高出了一定的比例。同时，在对DCGAN进行训练时，我们还增加了dropout和L1正则项等技巧，可以有效地避免过度拟合问题。因此我们所使用的方法具有很好的泛化性能和可扩展性。
五、结论
本文提出了一种基于改进的DCGAN的肺结节良恶性分类方法。实验证明该方法可以在小数据集合上获得更好的分类效果，并且可以有效地避免过度拟合的问题，从而拥有较好的泛化性能和可扩展性。该方法可以为后续的医学图像分类研究提供一个新的思路。