文件名称:
卷积神经网络在肝包虫病CT图像诊断中的应用
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文件大小: 305kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-10-15
详细说明：探讨卷积神经网络(Convonlutional Neural Network，CNN)在肝包虫病CT图像诊断中的应用。选取两种类型的肝包虫病CT图像进行归一化、改进的中值滤波去噪和数据增强等预处理。以LeNet-5模型为基础提出改进的CNN模型CTLeNet，采用正则化策略减少过拟合问题，加入Dropout层减少参数个数，对二分类肝包虫图像进行分类实验，同时通过反卷积实现特征可视化，挖掘疾病潜在特征。结果表明，CTLeNet模型在分类任务中取得了较好的效果，有望通过深度学习方法对肝包虫病提供辅助诊断和决策支持。
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