换一批基于卷积神经网络的PET/CT多模态图像识别研究
Research on PET/CT multimodal image recognition based on convolutional neural network
摘要将卷积神经网络用于CT、PET、PET/CT三种模态的医学影像分类识别,为医院统一存储管理影像数据和医护人员快速检索提供便利.首先探讨卷积神经网络对于PET/CT多种模态图像识别的可行性,其次探讨模型参数(迭代次数、批量大小)对网络识别率和训练时间的影响,然后改变CNN模型结构,探讨网络层数、特征图数量和卷积核大小对网络训练和分类效果的影响.实验表明:卷积神经网络对于PET/CT多模态图像识别取得了良好的效果,针对特定问题需要综合图像大小和信息的复杂程度构建最优的CNN模型,在保证高识别率的同时,可以选择合适的参数降低时间复杂度.
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