基于BP算法的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超聲診斷方法的研究
發(fā)布時間:2021-06-28 22:07
目的:研制一套提升超聲診斷水平的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超聲診斷軟件系統(tǒng),以提高超聲診斷效率和降低診斷誤判率。方法:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計誤差反向傳播(BP)算法的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過數(shù)據(jù)庫累積超聲專家的診斷知識對超聲診斷圖像進(jìn)行特征提取,利用完成分類的超聲圖像數(shù)據(jù),訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以獲取網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,將目標(biāo)超聲圖像導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到診斷分類。結(jié)果:將患者肝部超聲圖像導(dǎo)入系統(tǒng),在病理特征不明顯情況下,診斷系統(tǒng)仍可快速做出診斷分類,并給出置信區(qū)間,輔助醫(yī)師進(jìn)行診斷。超聲輔助診斷系統(tǒng)的診斷時間由通常的10 min左右降低至2 min左右,縮短了患者的就診時間。結(jié)論:通過臨床測試,系統(tǒng)不僅可以提高超聲診斷效率、降低就診時間,而且可通過專家知識庫實現(xiàn)專家知識共享,提高患者疾病診斷的準(zhǔn)確率。
【文章來源】:中國醫(yī)學(xué)裝備. 2020,17(05)
【文章頁數(shù)】:3 頁
【部分圖文】:
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練功能:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練主要用于實現(xiàn)通過對樣本集的處理、獲取網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)的過程。其中涉及樣本預(yù)處理,目的是將特征圖像按照病理分類[9]后,進(jìn)行特征提取,提取結(jié)果直接用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程見圖2。(2)智能識別功能:智能識別過程是指經(jīng)驗相對較少醫(yī)師將采集的超聲圖像導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入端,經(jīng)訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)處理后得到病理分類結(jié)果的過程。超聲輔助診斷系統(tǒng)診斷流程見圖3。
(2)智能識別功能:智能識別過程是指經(jīng)驗相對較少醫(yī)師將采集的超聲圖像導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入端,經(jīng)訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)處理后得到病理分類結(jié)果的過程。超聲輔助診斷系統(tǒng)診斷流程見圖3。3 超聲輔助診斷驗證
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人工智能在超聲影像甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性預(yù)測研究[J]. 王洪杰,于霞,田進(jìn)軍,王振宇. 中國醫(yī)學(xué)裝備. 2019(12)
[2]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的老年癡呆癥智能診斷研究[J]. 張會敏,葉明全,羅永錢,孟婷瑋,陳玥珠. 中國數(shù)字醫(yī)學(xué). 2015(06)
[3]圖像去噪混合濾波方法[J]. 關(guān)新平,趙立興,唐英干. 中國圖象圖形學(xué)報. 2005(03)
[4]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計探討[J]. 李麗霞,王彤,范逢曦. 現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué). 2005(02)
博士論文
[1]肝臟超聲造影圖像處理與分析方法研究[D]. 吳開志.華中科技大學(xué) 2014
[2]基于變分偏微分方程的醫(yī)學(xué)B超圖像處理[D]. 黃杰.南京理工大學(xué) 2012
碩士論文
[1]基于主成分分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測老年人認(rèn)知狀態(tài)中的研究[D]. 張文茜.第四軍醫(yī)大學(xué) 2017
[2]遺傳算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在肝硬化分期診斷中的應(yīng)用[D]. 左穎婷.山西醫(yī)科大學(xué) 2017
[3]1048例住院肝硬化患者病因及臨床特征分析[D]. 梁麗.重慶醫(yī)科大學(xué) 2012
[4]基于小波的醫(yī)學(xué)超聲圖像去斑點噪聲方法[D]. 劉春明.第一軍醫(yī)大學(xué) 2006
本文編號:3255126
【文章來源】:中國醫(yī)學(xué)裝備. 2020,17(05)
【文章頁數(shù)】:3 頁
【部分圖文】:
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練功能:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練主要用于實現(xiàn)通過對樣本集的處理、獲取網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)的過程。其中涉及樣本預(yù)處理,目的是將特征圖像按照病理分類[9]后,進(jìn)行特征提取,提取結(jié)果直接用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程見圖2。(2)智能識別功能:智能識別過程是指經(jīng)驗相對較少醫(yī)師將采集的超聲圖像導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入端,經(jīng)訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)處理后得到病理分類結(jié)果的過程。超聲輔助診斷系統(tǒng)診斷流程見圖3。
(2)智能識別功能:智能識別過程是指經(jīng)驗相對較少醫(yī)師將采集的超聲圖像導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入端,經(jīng)訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)處理后得到病理分類結(jié)果的過程。超聲輔助診斷系統(tǒng)診斷流程見圖3。3 超聲輔助診斷驗證
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人工智能在超聲影像甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性預(yù)測研究[J]. 王洪杰,于霞,田進(jìn)軍,王振宇. 中國醫(yī)學(xué)裝備. 2019(12)
[2]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的老年癡呆癥智能診斷研究[J]. 張會敏,葉明全,羅永錢,孟婷瑋,陳玥珠. 中國數(shù)字醫(yī)學(xué). 2015(06)
[3]圖像去噪混合濾波方法[J]. 關(guān)新平,趙立興,唐英干. 中國圖象圖形學(xué)報. 2005(03)
[4]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計探討[J]. 李麗霞,王彤,范逢曦. 現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué). 2005(02)
博士論文
[1]肝臟超聲造影圖像處理與分析方法研究[D]. 吳開志.華中科技大學(xué) 2014
[2]基于變分偏微分方程的醫(yī)學(xué)B超圖像處理[D]. 黃杰.南京理工大學(xué) 2012
碩士論文
[1]基于主成分分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測老年人認(rèn)知狀態(tài)中的研究[D]. 張文茜.第四軍醫(yī)大學(xué) 2017
[2]遺傳算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在肝硬化分期診斷中的應(yīng)用[D]. 左穎婷.山西醫(yī)科大學(xué) 2017
[3]1048例住院肝硬化患者病因及臨床特征分析[D]. 梁麗.重慶醫(yī)科大學(xué) 2012
[4]基于小波的醫(yī)學(xué)超聲圖像去斑點噪聲方法[D]. 劉春明.第一軍醫(yī)大學(xué) 2006
本文編號:3255126
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