换一批基于集成卷积神经网络的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型
Computer aided diagnosis model for lung tumor based on ensemble convolutional neural network
摘要将卷积神经网络(CNN)用于肺部肿瘤正电子发射计算机断层扫描(PET)/电子计算机断层扫描(CT)计算机辅助诊断,不仅可以提供精确的定量分析以弥补人眼惰性及对灰阶不敏感的缺陷,也能辅助医生准确诊疗.本文首先采用参数迁移的方法初始构建三个CNN (CT-CNN、PET-CNN、PET/CT-CNN)分别用于肺部 肿瘤CT、PET、PET/CT的识别;然后以CT-CNN为例探讨迭代次数、批次大小和输入图像大小对识别率和训练时间的影响,从而选择合适的模型参数训练单一CNN;最后集成三个单一CNN,采用“相对多数投票法”完成肺部肿瘤PET/CT计算机辅助诊断,进而对比集成CNN与单个CNN的性能.实验结果表明集成CNN模型比单一CNN模型对于肺部肿瘤计算机辅助诊断的性能更优.
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关键词
集成卷积神经网络肺部肿瘤正电子发射计算机断层扫描/电子计算机断层扫描计算机辅助诊断ensemble convolutional neural networklung tumorpositron emission tomography/computed tomographycomputer-aided diagnosis
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DOI
10.7507/1001-5515.201607003
发布时间
2017-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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