基于自注意力生成式对抗网络的肺癌图像语义分析方法

摘要

提出一种基于自注意力生成式对抗网络（SAGAN）的方法，旨在提升肺癌组织学分型的准确性。通过收集、预处理肺癌图像数据并进行数据增强，利用SAGAN模型进行训练。生成器通过自注意力机制加强特征提取，判别器则优化生成过程。实验结果表明SAGAN模型在训练集和测试集的准确率分别为0.852和0.845，召回率为0.833和0.829，均高于其他模型；且SAGAN的置信区间较窄，显示出模型在分类中的高稳定性。SAGAN方法提升了肺癌图像分析的效果，为临床提供更有力的决策支持。

关键词

肺癌 / 自注意力机制 / 生成式对抗网络 / 语义分析