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首页 > 期刊 > 青岛大学学报·工程技术版 > 基于深度学习的肝硬化识别 【正文】

基于深度学习的肝硬化识别

作者:鞠维欣; 赵希梅; 魏宾; 王国栋 青岛大学计算机科学技术学院; 青岛266071; 青岛大学附属医院; 青岛266071

摘要:为提高医学影像的识别准确率和效率,减少人为主观因素造成的误差,采用深度学习的方法自动识别正常肝与肝硬化影像,并针对传统卷积神经网络结构复杂,训练参数多和效率低等问题,使用基于卷积神经网络中的一种轻量级模型结构SqueezeNet;并利用迁移学习的方法,通过预训练和微调参数,可以避免数量集过少时而产生的过拟合题,并且实验结果取得了较好的分类效果;首次提出使用迁移学习后的轻量级卷积神经网络与传统的模式识别算法支持向量机相结合,实现对医学图像的分类,最终实验准确率进一步提高。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社。

青岛大学学报·工程技术版杂志

青岛大学学报·工程技术版杂志, 季刊,本刊重视学术导向,坚持科学性、学术性、先进性、创新性,刊载内容涉及的栏目:智能机器人、车辆工程、纺织工程、计算机技术、综述、综合研究等。于1986年经新闻总署批准的正规刊物。

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