基于多尺度特征互补和聚合约束的肺结节分类方法

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摘要：肺结节分类问题是早期肺癌检测与诊断的重要问题之一，针对现有的肺结节分类方法存在多尺度特征融合的信息冗余和缺乏判别性特征表示等问题，提出了一个基于多尺度特征互补与聚合约束（Multi-scale Feature Complementation and Aggregate Constraint， MFCAC）的肺结节分类方法，并提出了多尺度特征互补模块用于学习相邻尺度特征的差异信息，从而避免特征融合过程中的信息冗余；同时在网络特征层引入了聚合约束损失，实现对同类特征的聚集，提高网络判别性特征表示能力；将两个模块融入在编码器-解码器架构中形成MFCAC，共同作用实现高效分类。（剩余1167字）