17、医学影像分析：多尺度卷积网络与无监督半监督学习在肺部疾病诊断中的应用

医学影像分析：多尺度卷积网络与无监督半监督学习在肺部疾病诊断中的应用

在医学影像分析领域，准确诊断肺部疾病对于患者的治疗和康复至关重要。随着深度学习技术的发展，其在肺部疾病分类和量化方面展现出了巨大的潜力。本文将介绍多尺度深度卷积神经网络在肺气肿分类和量化中的应用，以及无监督和半监督学习在弥漫性肺部疾病不透明度标注中的方法。

多尺度深度卷积神经网络在肺气肿分类与量化中的应用

单尺度与多尺度模型对比

在肺气肿分类中，单尺度模型和多尺度模型的性能有所不同。以下是不同尺寸下各类型肺气肿的分类准确率对比：
|类型|27 × 27 (%)|41 × 41 (%)|61 × 61 (%)|MSEF (%)|MSLF (%)|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|NE|93.19|91.77|86.04|94.05|91.98|
|CLE|86.85|88.87|86.50|91.17|89.02|
|PLE|83.61|92.18|95.06|89.48|93.78|
|PSE|87.35|89.52|95.52|95.89|92.36|
|Avg.|87.77|90.58|90.81|92.68|91.80|

从表格中可以看出，多尺度模型在不同尺寸下的表现整体较为稳定，且在某些类型的肺气肿分类上具有更高的准确率。

与现有技术的比较

将所提出的方法与三种最先进的肺气肿分类方法以及一种用于间质性肺病分类的深度学习方法进行了比较：
1. RILBP + INT