arXiv 论文对比 2D/2.5D/3D 残差网络肺结节恶性风险分类
原文标题：From Slices to Volumes: Comparing 2D, 2.5D, and 3D Residual Networks for Pulmonary Nodule Malignancy-Risk Classification
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研究基于 LIDC-IDRI 队列的 2654 个肺结节，比较 2D、2.5D、3D 残差网络在恶性风险分类上的表现。增强后的 2.5D 模型取得最高 Macro-F1（0.6537），优于 2D 的 0.6134 与 3D 的 0.5403；动量对比预训练反而降低性能。代码与结果已开源。
- 问题
- 肺结节恶性风险分类中，2D、2.5D、3D 残差网络哪种输入表示更有效。
- 方法
- 在 LIDC-IDRI 上统一比较单层、五邻层、局部体数据三种表示，并测试动量对比预训练与轻度增强。
- 结果
- 增强后 2.5D 的 Macro-F1 为 0.6537，高于 2D 的 0.6134 和 3D 的 0.5403；预训练反而降低性能。
- 影响
- 做医学影像分类时，2.5D 切片堆叠加轻度增强比上 3D 或自监督预训练更划算，可直接参考其开源配置。
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