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卷积神经网络在肝包虫病CT图像诊断中的应用
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
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-15
文件大小:312320
提供者:
weixin_38634037