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基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的肺炎影像判別
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

哈爾濱理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,哈爾濱理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家自然(No.61403109);黑龍江省自然科學(xué)基金(No.F201240);黑龍江省教育廳科技研究項目(No. 12531571)資助。劉長(cháng)征(1969-),男,博士,教授,主要研究方向為虛擬現實(shí)技術(shù). 相文波(1990-),男,碩士研究生,主要研究方向計算機視覺(jué)、圖像處理. E-mail:975181389@qq.com.


Recognition of pneumonia type based on improved convolution neural network.
Author:
Affiliation:

School of Computer Science and Technology,Harbin University of Science and Technology,Harbin,150080,

Fund Project:

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    摘要:

    目前肺炎類(lèi)型判別主要依靠醫生的經(jīng)驗,但一些肺炎的CT影像極為近似,即使有經(jīng)驗的醫生,也容易判別錯誤,造成誤診。為此提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分類(lèi)算法,該算法由3個(gè)卷積層、3個(gè)亞采樣層及1個(gè)完全連接層組成,并且對卷積層進(jìn)行了特殊結構處理,由反向傳播算法調整網(wǎng)絡(luò )參數,并對反向傳播過(guò)程提出了改進(jìn)。臨床實(shí)驗證明,該方案較現在普遍研究的分類(lèi)算法,如adaboost算法和svm算法具有更高的識別率和準確度,并且改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )防止了訓練數據時(shí)過(guò)擬合現象的產(chǎn)生。

    Abstract:

    Currently, the diagnosis of pneumonia type mainly depends on the experience of doctors. But some of the CT images of pneumonia were very similar. It is easy to misdiagnose, even experienced doctors. Therefore, a classification algorithm based on convolution neural network is proposed, which consisted of three convolution layers,three subsampling layers and one fully connected layer , and also a special structural processing is proceeded on the convolution layer. The network parameters are regulated through back propagation algorithm, which can also improve the back propagation process. The clinical experimental results show that the algorithm can accurately classify CT images of different pneumonia than general research recognition algorithm,such as adaboost and svm algorithms, and the revised convolution neural network can prevent over-fitting phenomena in training data.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

劉長(cháng)征,相文波.基于改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的肺炎影像判別計算機測量與控制[J].,2017,25(4):40.

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歷史
  • 收稿日期:2016-11-06
  • 最后修改日期:2016-11-28
  • 錄用日期:2016-11-29
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-07-18
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