光学学报, 2019, 39 (8): 0810003, 网络出版: 2019-08-07   

基于半监督生成对抗网络X光图像分类算法 下载: 1670次

X-Ray Image Classification Algorithm Based on Semi-Supervised Generative Adversarial Networks
作者单位
上海海事大学信息工程学院, 上海 201306
摘要
利用半监督学习体系结构中的生成对抗性网络,围绕标注数据稀缺性的问题进行研究,在传统无监督生成对抗网络的基础上用softmax替代最后的输出层,使其扩展为半监督生成对抗网络。对生成样本定义额外的类别标签,用于引导训练,采用半监督训练方式对网络参数进行优化,并将训练得到的判别网络运用于X光图像分类中。对于胸部X光图像,结合自动化分类诊断选取了6种肺部疾病的X光前视图进行实验,结果表明:所提算法提高了利用标注数据的监督学习性能,与其他半监督分类方法相比具有优越的性能。
Abstract
A generative adversarial network (GAN) in the semi-supervised learning architecture was used to address the problem of the scarcity of labeled data in X-ray image classification. Initially, we used a softmax layer to replace the output layer of an unsupervised GAN, extending it to a semi-supervised GAN. In addition, we defined additional labels for the GAN-synthesized samples to guide the training process and optimized the network parameters using a semi-supervised training strategy. Then, the discriminator network obtained by the training was used for X-ray image classification. From tested front-view chest X-ray images of six lung diseases, we find that the proposed method substantially enhances the supervised learning with limited labeled data. Further, the proposed method demonstrates superior classification performance compared with other semi-supervised methods.

刘坤, 王典, 荣梦学. 基于半监督生成对抗网络X光图像分类算法[J]. 光学学报, 2019, 39(8): 0810003. Kun Liu, Dian Wang, Mengxue Rong. X-Ray Image Classification Algorithm Based on Semi-Supervised Generative Adversarial Networks[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(8): 0810003.

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