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基于卷积神经网络的小细胞型肺癌辅助检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
肺癌是世界上患病率并且死亡率最高的疾病之一,而小细胞型肺癌由于密度差最大以及涉及较多的图像因素,是脏器中最容易诊断的癌症。创新性地提出一种新的辅助检测方法,即采取卷积神经网络算法辅助检测小细胞型肺癌,该算法己经在人脸识别、车辆识别和文字判别等领域取得了丰硕的成果。卷积神经网络很好地结合了之前检测算法的优点,又能兼顾准确性,更好地减少误诊率,提高学习效率。此外当有新的学习样本加入,在保持原有学习结果的基础上,只调整神经元的权值就能明显提高诊断率。  相似文献
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步态分类在人体运动能量消耗评估等应用中具有重要意义,提高分类精度和降低对统计特征的依赖是步态分类的研究热点。采用传统的步态分类方法提取的步态特征用于细分化步态时不能得到较好的效果。考虑到步态的连续性和不同轴之间信号的相关性,本文提出了基于CLSTM的步态分类方法:采用卷积神经网络(CNN)操作,通过计算多轴步态数据提取步态特征;基于长短期记忆(LSTM)构建步态时间序列模型,学习步态特征图时间维度上的长期依赖性。基于USC-HAD数据集的实验结果表明,用此方法提取了步态序列特征,很好地利用了步态时间序列特点,提升了11种步态的分类精度。  相似文献
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介绍深度学习方法常用模型结构,包括卷积神经网络和循环神经网络模型,总结目前生物医学数据分析中深度学习的最新应用情况,分析其在数据处理、模型构建和训练方法等方面共有问题的解决方法,指出深度学习方法应用于生物医学数据分析中仍需解决的问题。  相似文献
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梳理深度学习在医学信息学中的一些应用案例,对深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、改进神经网络原理、应用分别进行分析,介绍深度机器学习的发展方向。  相似文献
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介绍深度卷积神经网络基本理论,阐述基于深度卷积神经网络的脑部图像视觉特征提取,设计一种适用于脑部疾病图像的分类器,进而实现脑部图像疾病类别特征库构建,为基于脑部图像疾病类别特征库开展临床辅助决策等应用提供可能。  相似文献
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