本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺炎類型影像判別　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近年來,醫(yī)學(xué)圖像處理已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。肺炎影像類型判別目前主要依靠醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn),醫(yī)院需要設(shè)置專門的科室和人員進(jìn)行判斷,這樣費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且一些肺炎的CT影像極為近似,醫(yī)生容易判別錯(cuò)誤,造成誤診。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的圖像處理方法對(duì)肺炎分類識(shí)別率偏低。主要是人為選取圖像特征,并不能精準(zhǔn)的代表目標(biāo)。深度學(xué)習(xí)是近幾年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常熱門的方向,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的代表性網(wǎng)絡(luò),有自主學(xué)習(xí)特征的能力,且具有位移、縮放和扭曲不變性�？梢酝ㄟ^大量有標(biāo)簽的肺炎類型數(shù)據(jù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自主學(xué)習(xí)肺炎類型的特征,對(duì)肺炎類型進(jìn)行判別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法雖然有很多優(yōu)點(diǎn),但是也存在一些問題,容易產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象,為此本文在不影響正確率的前提下,對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法進(jìn)行了改進(jìn)。該算法結(jié)構(gòu)由3個(gè)卷積層、3個(gè)亞采樣層及1個(gè)完全連接層組成,并且對(duì)卷積層進(jìn)行了Dropout方法和彈性梯度下降處理。實(shí)驗(yàn)證明,該方案較現(xiàn)在普遍研究的識(shí)別算法,如Adaboost算法和SVM算法具有更高的識(shí)別率和準(zhǔn)確度,并且改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)防止了過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生。改進(jìn)后的算法由于需要多次迭代訓(xùn)練,訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng),但用彈性梯度下降優(yōu)化后,也相對(duì)減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂時(shí)間。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R816.4;R563.1;TP183

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