摘要 : 为了提升医学影像检测的智能化水平，文中对基于深度学习技术的相关图像处理、重构算法展开了研究。以肺部结节的自动检测为应用场景，对 X 光胸片的纹理特 征提取方法进行研究。从灰度统计特征、灰度差异特征及多尺度高斯微分滤波器纹理特征等多个角度，提取了 X 光胸片的 74 个纹理特征作为支持向量机算法模型的输入。同 时为了防止训练过程中产生的过拟合现象，解决深度学习算法对于训练样本容量的需求，提高样本数量与特征数量的比例，文中还引入了卷积稀疏编码算法对 JSRT 数据集进 行重构，并按照 1∶5 的比例对算法仿真所需的数据集进行扩充。在分类器选择上，考虑到数据集中正负样本失衡对于分类器训练造成的不利影响，引入了代价敏感支持向量 机算法（CS-SVM）。在公开医学影像数据集上进行的仿真结果表明，采用卷积稀疏编码进行数据集扩充后，算法的灵敏度与特异度指标可达到 0.788 和 0.769，分别提升了 2.8% 和 3.8%。
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