基于改进胶囊网络的肺结节良恶性分类

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摘  要： 肺结节良恶性鉴别在肺癌早期诊断中具有重要价值，深度学习技术特别是卷积神经网络（CNN）已成为该领域核心方法。然而，当前方法在处理肺结节大小、形状、生长方向等特征之间的空间关系时尚显不足，易受无关特征和噪声干扰。胶囊网络在处理特征空间关系和噪声上具有独特优势，但原始胶囊网络因其初始为单层卷积结构，只能处理手写数字体等简单图像，因此，文中提出一种改进的胶囊网络架构来解决上述问题。（剩余11166字）

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