改良DenseNet：提升肺结节良恶性分类准确度

本文主要探讨了基于深度学习技术在肺结节良恶性分类中的应用，特别是在计算机辅助诊断（CAD）系统中的精确度提升。研究采用了先进的卷积神经网络模型——密集网络(DenseNet)作为基础架构。传统的三维肺结节数据通过中间密度投影的方式被有效地整合到网络的训练阶段，这种方法允许模型更好地捕捉结节的立体特征，提高分类的准确性。 作者首先利用DenseNet作为基础模型，这种网络因其密集连接的特征而闻名，能够有效地解决梯度消失问题，并且在处理小样本数据时表现优异。通过将三维信息的处理与DenseNet相结合，研究者增强了模型对肺部结节特征的提取能力，特别是对细微差异的敏感性。 为了进一步优化模型性能，研究者针对肺结节良恶性分类问题进行了神经网络结构的适应性改进。他们摒弃了传统的交叉熵损失函数（CrossEntropy Loss），转而引入了焦点损失(Focal Loss)，这是一种旨在解决类别不平衡问题的损失函数。焦点损失强调了模型对少数类别的学习，尤其是那些容易被误判的良恶性较小的结节，从而提高了整体分类的精度。 实验结果显示，经过改进的网络模型在肺结节的良恶性分类任务中达到了89.93%的高精度，同时曲线下面积(Area Under the Curve, AUC)为0.947，这表明该模型在区分良恶性肺结节方面具有出色的性能。这些结果表明，通过结合密集网络的优势和焦点损失的智能调整，可以显著提升肺结节良恶性分类的准确性，对于临床诊断具有实际价值，有助于早期发现和治疗潜在的肺癌病例。