用于肺结节影像分类识别的DBN与CNN的比较研究

摘要

针对肺结节图像的分类识别精度和效率问题,分别将CNN(Convolution Neural Network)模型和DBN(Deep Belief Network)模型用于肺结节分类识别,并评估不同的深度学习模型在肺结节图像分类方面的性能。首先,实验将预处理过的训练集和标签分别输入到CNN模型和DBN模型,达到训练模型的目的;其次,将测试集输入到参数最优的模型中,比较两种模型测试集分类的准确率、敏感性和特异性,并分析两种模型的分类识别性能。最后,从分类准确率、敏感性和特异性3个指标以及时间复杂度来分析比较两种模型,发现CNN模型在肺结节图像分类识别上更有优越性。