【摘 要】
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乳腺肿瘤计算机辅助诊断CAD(Computer-aided Detection)系统,在医学检测和诊断中扮演越来越重要的角色。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤,利用深度学习和迁移学习,
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乳腺肿瘤计算机辅助诊断CAD(Computer-aided Detection)系统,在医学检测和诊断中扮演越来越重要的角色。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤,利用深度学习和迁移学习,设计了一种新型乳腺肿瘤计算机辅助诊断CAD(Computer-aided Detection)系统。首先对数据集进行不平衡处理和数据增强;然后,在MRI数据集上,利用卷积神经网络(CNN)提取CNN特征,并利用相同的支持向量机(SVM)分类器,计算每层CNN的feature map的分类F1分数,选取分类性能最高的一层作为微调节点,其后维度较低层为连接新网络节点;之后,在选取的网络接入节点,连接新设计的两层全连接层组成新的网络,利用迁移学习,对新网络载入权重;最后,采用固定微调节点前的网络层不可训练,其余层在训练中可训练的方式微调。分别基于VGG16、InceptionV3、ResNet50三种网络构建CAD系统,性能均高于主流的CAD系统,其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出,并进一步在VGG16系统中探索二次迁移对实验结果的影响,结果表明二次迁移可以提高系统性能。
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