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CAD
计算机辅助诊断
在胸片中的应用
CAD技术基于图像存档与通讯系统(PACS),利用工作站对获得的医学图像进行模式识别、图像分割、病灶特征提取等处理,进而得出有价值的诊断信息,同时结合其他可能的生理、生化检测结果,辅助影像科医师发现病灶,提高诊断的敏感性、特异性和准确率。因此,也有人称CAD系统为医生的“第三只眼”
2021-05-13 10:53:59
1.01MB
CAD,胸片
1
基于改进的卷积神经网络LeNet-5乳腺疾病诊断方法
针对计算机辅助乳腺疾病诊断方法准确率低、耗时长等问题,提出一种基于改进的 卷积神经网络(CNN)的乳腺疾病诊断方法.该方法从以下3个方面做了改进:(1)设计双通道 卷积神经网络来解决单通道特征提取不充分的问题;(2)采用Dropout技术有效地防止过拟合现象;(3)采用支持向量机(SVM)代替传统的Softmax分类器以减少运算量,提高运算速度.测试结果表明:所提出的分类模型平均准确率高达92.31%,平均训练时间为968s,充分验证 了该方法的有效性。
2021-03-07 21:04:34
373KB
计算机辅助诊断;卷积神经网络;双通道;医学图像分类
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