基于MDRA-net的肺结节良恶性分类方法

CT图像肺结节大小、形状和纹理的多样性，导致肺结节的良恶性诊断十分困难。在三维卷积神经网络的基础上，提出了一种基于多深度残差注意力机制的网络（MDRA-net），用于良恶性肺结节分类。MDRA-net通过在残差分支上使用特征融合及迭代分层融合的方法，提升了网络对结节位置特征及全局特征的感知能力；此外，结合注意力机制，引入projection and excitation模块，利用空间和通道信息进行校准，进一步提升了网络提取特征的能力。在LUNA16数据集上的实验结果表明，MDRA-net分类模型的肺结节检测准确率达96.52%，灵敏度和特异性分别为93.01%和97.77%，较现有的基于深度学习的肺结节良恶性分类模型有较大提升。