基于金字塔级联神经模糊分数网络的肺癌多模态检测方法研究

为解决肺癌早期检测中的不确定性难题，研究人员开发了金字塔级联神经模糊分数网络(PCNFFN)，通过CT/PET双模态影像实现精准筛查。该研究采用双边滤波(BF)预处理、双注意力V网络(DAV-Net)肺叶分割、黑洞熵模糊聚类(BHEFC)肿瘤定位等技术，最终取得91.002%准确率、92.571%真阳性率(TPR)的突破性成果，为肺癌早期诊断提供新范式。

　　

肺癌检测(LCD)犹如一场与死神赛跑的精准狙击战。科研团队创新性地将金字塔残差网络(PyramidNet)与级联神经模糊网络(NFN)相结合，融入分数阶微积分(FC)理论，打造出PCNFFN这把"智能狙击枪"。通过CT和PET这对"黄金搭档"提供的肺部横断面影像，先经双边滤波(BF)去噪处理，再借助双注意力V网络(DAV-Net)精准分割肺叶结构，最后运用受黑洞熵启发的模糊聚类算法(BHEFC)锁定肿瘤位置。这套"多模态狩猎系统"最终交出91.002%命中率、90.504%特异性(TNR)和92.571%灵敏度(TPR)的惊艳成绩单，让早期肺癌病灶在影像迷雾中无所遁形。