提出一種基于TV模型和深度學(xué)習(xí)Goog Le Net模型的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像分類方法,采用基于TV模型的自適應(yīng)圖像修復(fù)方法對甲狀腺超聲圖像進(jìn)行預(yù)處理,消除邊框標(biāo)記。為提升網(wǎng)絡(luò)的結(jié)節(jié)分類性能,采用深度學(xué)習(xí)的方法,構(gòu)建GoogLeNetIncepetion V1模型對甲狀腺超聲波圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在各類病變和正常的甲狀腺醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該方法的分類診斷準(zhǔn)確率為96.04%,具有非�？捎^的臨床應(yīng)用價值。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2020,37(S1)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：3 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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