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肺結節(jié)CT圖像表征復雜且多樣，導致對肺結節(jié)進行分類較為困難。雖然越來越多的深度學習模型被應用到計算機輔助肺癌診斷系統(tǒng)的肺結芇分類任務中，但這些模型的¨黑盒”特性無法解釋模型從數據中學習到了哪些知識，以及這些知識是如何影響決策的，導致診斷結果缺乏可信性。為此，文中提出了一種可解釋的多分支卷積神經網絡模型來判別肺結節(jié)的良惡性。該模型利用醫(yī)生診斷時所用的肺結節(jié)語義特征信息來輔助診斷肺結節(jié)的良惡性，并將這些特征與肺結節(jié)良惡性判別網絡融合成多分支網絡，在完成肺結節(jié)良惡性診斷任務的同時，得到肺結節(jié)相關語義特征的預測結果，為醫(yī)生提供可信的診斷依據在LlDC-IDRI數據集上的實驗結果表明，與現有方法相比，所提模型不僅可以得到可解釋的診斷結果，而且實現了更好的肺結節(jié)良惡性分類效果，其準確率可達97.8%。
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