基于BP算法的前馈神经网络超声诊断方法的研究

毛杰; 冷晓妍; 李丹丹; 李琳; 董来君

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基于BP算法的前馈神经网络超声诊断方法的研究

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cqvip:目的:研制一套提升超声诊断水平的神经网络超声诊断软件系统,以提高超声诊断效率和降低诊断误判率。方法:基于神经网络理论设计误差反向传播(BP)算法的前馈神经网络结构,通过数据库累积超声专家的诊断知识对超声诊断图像进行特征提取,利用完成分类的超声图像数据,训练神经网络以获取网络权重,将目标超声图像导入神经网络得到诊断分类。结果:将患者肝部超声图像导入系统,在病理特征不明显情况下,诊断系统仍可快速做出诊断分类,并给出置信区间,辅助医师进行诊断。超声辅助诊断系统的诊断时间由通常的10 min左右降低至2 min左右,缩短了患者的就诊时间。结论:通过临床测试,系统不仅可以提高超声诊断效率、降低就诊时间,而且可通过专家知识库实现专家知识共享,提高患者疾病诊断的准确率。

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来源
《中国医学装备》 |2020年第5期|64-66|共3页
作者
毛杰; 冷晓妍; 李丹丹; 李琳; 董来君;
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作者单位

青岛市城阳区人民医院彩超室山东青岛 266109;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类超声波诊断;
关键词
BP算法; 前馈神经网络; 彩超诊断; 数据库; 特征提取;

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