面向甲状腺结节良恶分类的cRes-GAN算法

来源：机械与电子杂志2020年第04期北京时间：

作者：李语心;赵艳娜;谢荣理;刘浚嘉;付庄;王尧;张俊;费健

单位：１.上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室，上海 ２００２４０；

摘要：针对甲状腺结节良恶性分类问题，设计建立了条件限制残差生成对抗网络（ｃＲｅｓ- ＧＡＮ）算法。利用 ＤＩＣＯＭ 格式的１５０１份甲状腺结节数据建立了数据集，并且在该数据集上进行测试得到算法分类正确率为９２．２％。将ｃＲｅｓ- ＧＡＮ 与 Ｈｏｇ＋随机森林、ＲｅｓＮｅｔ１８，Ｒｅｓ１８ＧＡＮ，ＡＣＧＡＮ 等其他４种算法相比，其分类正确率分别提升了２４．８％，１０．０％，１２．６％和２５．３％，分类效果得到了显著提升。所设计的算法可为医生的甲状腺结节良恶性诊断提供有效的辅助建议。

关键词：甲状腺结节;图像分类;生成对抗网络;ｃＲｅｓ- ＧＡＮ