We propose a deep learning method that classifies focal liver lesions (FLLs) into cysts, hemangiomas, and metastases from portal phase abdominal CT images. We propose a synthetic data augmentation process to alleviate the class imbalance and the Lesion INformation Augmented (LINA) patch to improve the learning efficiency.

中文翻译：

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使用带有病变信息增强补丁和合成数据增强的卷积神经网络对 CT 图像中的局灶性肝脏病变进行分类

我们提出了一种深度学习方法，该方法可将门静脉期腹部 CT 图像中的局灶性肝脏病变 (FLL) 分类为囊肿、血管瘤和转移瘤。我们提出了一个合成数据增强过程来缓解类不平衡和病变信息增强（LINA）补丁来提高学习效率。