基于增强LetNet-5的非霍奇金淋巴瘤辅助诊断

张剑飞; 崔文升; 王真; 杜晓昕

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基于增强LetNet-5的非霍奇金淋巴瘤辅助诊断

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针对主流网络模型在医学辅助诊断适用性低的问题,在现有LetNet-5模型的基础上,给出了增强LetNet-5模型用于非霍奇金淋巴瘤的智能辅助诊断方案.首先将获取到的数据集进行图像切分和归一化等预处理操作,然后使用深度学习框架KERAS搭建增强前后的LetNet-5模型,接着对增强前后的网络模型进行训练、预测和评估,最后对模型的泛化能力和稳定性进行验证.实验表明,增强LetNet-5模型相对于原始LetNet-5模型具有更高的识别精度、更好的稳定性和更快的模型收敛速度,为非霍奇金淋巴瘤的诊断提供科学性的指导并具有重要的临床价值.

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来源
《科学技术与工程》 |2020年第16期|6527-6531|共5页
作者
张剑飞; 崔文升; 王真; 杜晓昕;
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作者单位

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院齐齐哈尔161006;

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院齐齐哈尔161006;

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院齐齐哈尔161006;

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院齐齐哈尔161006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
深度学习; 卷积神经网络; LetNet-5模型; 计算机辅助诊断;

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