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針對(duì)肺結(jié)節(jié)圖像的分類識(shí)別精度和效率問題，分別將CNN（ Convolution Neural Network）模型和DBN（ Deep beliefNetwork）模型用于肺結(jié)節(jié)分類識(shí)別，并評(píng)估不同的深度學(xué)習(xí)模型在肺結(jié)節(jié)圖像分類方面的性能。首先，實(shí)驗(yàn)將預(yù)處理過的訓(xùn)練集和標(biāo)簽分別輸入到CNN模型和υBN模型，達(dá)到訓(xùn)練模型的目的;其次，將測(cè)試集輸入到參數(shù)最優(yōu)的模型中，比較兩種模型測(cè)試集分類的準(zhǔn)確率、敏感性和特異性，并分析兩種模型的分類識(shí)別性能。最后，從分類準(zhǔn)確率、敏感性和特異性3個(gè)指標(biāo)以及時(shí)間復(fù)雜度來分析比較兩種模型，發(fā)現(xiàn)CNN模型在肺結(jié)節(jié)圖像分類識(shí)別上更有優(yōu)越性。
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