改进自动生成神经网络提升肺结节分类准确性

本文主要探讨了一种创新的基于自生成神经网络的孤立性肺结节分类方法，旨在提升肺癌早期诊断的准确性。孤立性肺结节，即Solitary Pulmonary Nodules (SPNs)，是肺癌早期最常见的表现形式，对于提高患者生存率至关重要。作者针对PET/CT图像处理技术，提出了一种预处理流程，包括去噪和配准，以提取出结构影像特征和代谢特征。 在传统方法如自生成神经网络和BP神经网络的基础上，文章重点介绍了对自生成神经网络的改进策略。这种改进涉及网络结构的优化，可能是通过引入更先进的神经元连接方式、优化权重分配或者采用更深的网络层次来增强模型的表达能力。作者通过训练和优化构建了一个分类器，利用距离测度和自动连接规则对孤立性肺结节进行有效区分，判断其良性或恶性。 实验结果显示，相比于传统算法，改进后的自生成神经网络分类算法在孤立性肺结节的良恶性诊断上取得了更高的分类准确率。这表明，该算法在处理复杂多变的PET/CT数据时具有更强的识别能力，能够为临床医生提供更精准的诊断依据。 本文的关键词包括PET-CT影像、孤立性肺结节、自生成神经网络、分类器以及距离测度，这些词汇揭示了研究的核心内容和研究方法。该研究不仅有重要的医学价值，也体现了人工智能在医疗影像分析领域的应用潜力。 这项工作对于肺癌早期筛查和诊断技术的发展具有重要意义，有助于提高诊断的准确性和效率，从而改善肺癌患者的预后。未来可能的研究方向包括进一步优化模型性能，减少误诊和漏诊，以及探索将此类技术集成到临床实践中的可能性。