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

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【摘要】：近年來,醫(yī)學圖像處理已經(jīng)成為計算機視覺領域的研究熱點。肺炎影像類型判別目前主要依靠醫(yī)生的經(jīng)驗,醫(yī)院需要設置專門的科室和人員進行判斷,這樣費時費力,而且一些肺炎的CT影像極為近似,醫(yī)生容易判別錯誤,造成誤診。通過實驗發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的圖像處理方法對肺炎分類識別率偏低。主要是人為選取圖像特征,并不能精準的代表目標。深度學習是近幾年來機器學習領域非常熱門的方向,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為深度學習的代表性網(wǎng)絡,有自主學習特征的能力,且具有位移、縮放和扭曲不變性�？梢酝ㄟ^大量有標簽的肺炎類型數(shù)據(jù)訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,自主學習肺炎類型的特征,對肺炎類型進行判別。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法雖然有很多優(yōu)點,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,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法進行了改進。該算法結(jié)構(gòu)由3個卷積層、3個亞采樣層及1個完全連接層組成,并且對卷積層進行了Dropout方法和彈性梯度下降處理。實驗證明,該方案較現(xiàn)在普遍研究的識別算法,如Adaboost算法和SVM算法具有更高的識別率和準確度,并且改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練數(shù)據(jù)時防止了過擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生。改進后的算法由于需要多次迭代訓練,訓練時間較長,但用彈性梯度下降優(yōu)化后,也相對減少了神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂時間。
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R816.4;R563.1;TP183

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