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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>醫(yī)療電子>基于深度遷移學習網(wǎng)絡的肺結節(jié)輔助CT診斷

      基于深度遷移學習網(wǎng)絡的肺結節(jié)輔助CT診斷

      2021-05-13 | pdf | 4.48 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在肺癌早期篩查過程中，人工診斷胸部CT掃描圖像費時費力，而深度學習網(wǎng)絡缺乏足夠的醫(yī)學數(shù)據(jù)進行訓練。為此，提出一種漸進式微調（PFT）策略，將其應用于深度遷移學習網(wǎng)絡以輔助診斷肺結節(jié)良惡性。利用神經(jīng)網(wǎng)絡在粗粒度的自然圖像大數(shù)據(jù)集中學習特征知識，經(jīng)重構網(wǎng)絡分類層將所學到的特征信息遷移至肺結節(jié)的細粒度小數(shù)據(jù)集。采用PrT策略從全連接分類層開始，逐層釋放、微調訓練卷積層直至所有網(wǎng)絡層，并通過定量分析各層微調后肺結節(jié)良惡性分類的AUC值，確定最佳微調深度。此外，采用梯度加權類激活映射圖和t-SNE算法為網(wǎng)絡預測結果提供相應的視覺支持與解釋。在LIDC數(shù)據(jù)集中的實驗結果表明，該方法對肺結節(jié)良惡性診斷的準確率可達91.44%，其AUC值為0.9621。

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