融合多尺度图像的密集神经网络肺部肿瘤识别算法

来源 :光学精密工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：yintaozhy1988

【摘要】

：

针对CT模态医学图像采用卷积神经网络训练时的特征提取不充分、特征维度较高等问题,本文提出了基于融合多尺度图像的非负稀疏协同表示分类的密集神经网络肺部肿瘤(Multi Scale DenseNet-NSCR)的识别方法。第一,使用迁移学习将预训练密集神经网络模型初始化参数;第二,将肺部图像预处理,提取多尺度病灶ROI区域;第三,采用多尺度CT图像训练密集神经网络,提取全连接层的特征向量;第四,针对融

【作者】

：

周涛霍兵强陆惠玲马宗军叶鑫宇董雅丽刘珊

【机构】

：

北方民族大学计算机科学与工程学院,北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室,宁夏智能信息与大数据处理重点实验室,宁夏医科大学理学院,宁夏医科大学总医院骨科

【出处】

：

光学精密工程

【发表日期】

：

2021年07期

【关键词】

：

密集神经网络多尺度医学图像迁移学习 NSCR算法

【基金项目】

：

国家自然科学基金(No.62062003),宁夏重点研发项目(引才专项)(No.2020BEB04022),北方民族大学引进人才科研启动项目(No.2020KYQD08)。

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