近日，实验室硕士生王强昌一篇论文“Multi-Scale Rotation-Invariant Convolutional Neural Networks for Lung Texture Classification”（作者：王强昌、郑元杰、杨公平、靳卫东、陈新建、尹义龙）被IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics录用。                
        该文提出了一种新颖的Multi-scale Rotation-invariant Convolutional Neural Network (MRCNN) 模型对多种肺部组织HRCT进行分类。MRCNN采用了对图形尺度和旋转差异鲁棒的Gabor-LBP图像作为CNN的输入，克服了传统方法在分析肺部HRCT上的不足。另外，该文首次注意到数据不平衡问题，并通过改变相邻图像块重叠区域的大小获得均衡的数据分布。在ILD肺部图像库上取得了最好的分类结果。