【摘 要】
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将人工智能应用到医学图像中可减少医生工作量和患者的重复检查。针对现有甲状腺结节检测方法处理过程繁琐、特征提取困难等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的甲状腺结节
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国矿业大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(No.BK2012129);中央高校基本科研业务费专项资金(No.2014QNB25);高分辨率对地观测系统重大专项(No.11-Y20A05-9001-15/16)
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将人工智能应用到医学图像中可减少医生工作量和患者的重复检查。针对现有甲状腺结节检测方法处理过程繁琐、特征提取困难等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的甲状腺结节检测方法。针对数据样本量小的限制,提出利用预训练与迁移学习改善网络性能的策略。根据不同结构CNN能够提取不同层次特征的特点,提出融合浅层与深层网络的方法。通过医院收集的3 414张图片对提出的方法进行验证,最终准确率为91.60%,灵敏度为90.08%,特异性为93.24%,接收者操作特征曲线下面积为96.55%。
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