利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究

刘汉卿; 康晓东; 李博; 张华丽; 冯继超; 韩俊玲

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利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究

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摘要

计算机辅助诊断技术在临床医学中具有实际意义。分别以肺结节和髋关节骨折影像为典型的区域和边界特征影像,讨论其在不同网络中的适用性。首先,对肺结节CT图像和髋关节X-ray骨折图像进行信息标注,并分别以CNN,Resnet,DBN和SGAN预训练并调参至最优,通过Softmax分类器完成分类识别。其次,以图像空间分辨率和噪声作为不同深度学习网络的比较特征,从深度学习网络结构等方面分析了识别率。仿真实验结果表明,Resnet在数据集皆有优异表现,且具有良好的泛化能力和鲁棒性。

著录项

来源
《计算机科学》 |2021年第s01期|89-94|共6页
作者
刘汉卿; 康晓东; 李博; 张华丽; 冯继超; 韩俊玲;
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作者单位

天津医科大学影像学院;

天津300202;

天津市第三中心医院;

天津300171;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
深度学习; CNN; Resnet; DBN; SGAN; 图像分类;

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