本文選題：超聲心動圖 + 深度學習　； 參考：《計算機應用》2017年S1期

【摘要】：針對傳統(tǒng)機器學習方法在圍術(shù)期食管超聲心動圖(TEE)上進行切片識別時識別精度不夠高和模型不能端到端的問題,提出了一種基于深度學習與醫(yī)學先驗的端到端切片識別方法。首先,提取TEE超聲切片上的切片角度信息訓練一個小型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進行角度分類,獲取分類結(jié)果即醫(yī)學先驗概率;然后,對整個TEE超聲切片成像區(qū)域訓練一個大型深度學習網(wǎng)絡(luò)模型進行切片分類,獲取驗證前分類結(jié)果,即條件概率;最后通過貝葉斯方法校驗獲取最終的識別結(jié)果。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比結(jié)合深度學習與醫(yī)學先驗的切片識別方法極大地提高了TEE切片識別的精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional machine learning method is not accurate enough and the model can not be end-to-end, a method of end-to-end slice recognition based on depth learning and medical priori is proposed. Firstly, the angle information of slice on tee ultrasonic slice is extracted. A small convolution neural network (CNN) is used to classify the angle, and the result of classification is called medical priori probability. A large depth learning network model is trained for the entire tee ultrasonic slice imaging area to classify slices and obtain the classification results, i.e. conditional probability, before verification. Finally, the final recognition results are obtained by the Bayesian method. The experimental results show that the accuracy of tee slice recognition is greatly improved by combining depth learning and medical priori compared with the traditional method.
【作者單位】： 中國科學院成都計算機應用研究所;中國科學院大學;
【基金】：中國科學院西部之光人才培養(yǎng)計劃項目
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2011766