13、深度学习在肺部高分辨率 CT 纹理分析中的应用：两阶段特征迁移学习的卓越成效

深度学习在肺部高分辨率 CT 纹理分析中的应用：两阶段特征迁移学习的卓越成效

1. 两阶段特征迁移学习概述

两阶段特征迁移学习是一种创新的深度学习方法，它先使用自然图像对深度卷积神经网络（DCNN）进行训练，以获取良好的特征表示作为初始状态。随后，将其迁移到更有效的领域（即纹理数据集），以获得适合纹理模式的特征表示。最后，在目标领域进行训练。这种方法旨在充分利用不同数据源的优势，提高 DCNN 在特定任务中的性能。

2. 肺部高分辨率 CT 纹理分析的应用背景

肺部弥漫性疾病（DLDs）是一类广泛影响肺部大面积区域的疾病，其中一些被归类为特发性肺纤维化（IPFs）的 DLDs 难以治疗。因此，早期发现和准确分类 DLDs 对于改善预后至关重要。高分辨率 X 射线计算机断层扫描（HRCT）是检测 DLDs 的常用方法，而 DLDs 的 HRCT 模式分类是一个典型的纹理医学图像分析任务。

3. 数据准备

• DLD 图像数据集 ：从日本大阪大学医院收集了 117 名不同参与者的 HRCT 扫描图像。每个切片被转换为分辨率为 512×512 像素、切片厚度为 1.0mm 的灰度图像。经验丰富的放射科医生对肺部区域切片的七种模式进行了注释，注释区域的形状和标签是三位医生诊断的结果。
• 模式分类 ：将这些模式分为七类：实变（CON）、磨玻璃影（GGO）、蜂窝状改变（HCM）、网状影（RET）、肺气肿改变（EMP）、结节状影（NOD）和健康/正常（NOR）。
• 数据处理 ：将注