文章將以深度學(xué)習(xí)方法為載體,分析醫(yī)學(xué)影像實(shí)時(shí)變化檢測(cè)算法,使用這種方法可以省去濾波和差異圖構(gòu)造操作,從而提高檢測(cè)效率。文章首選對(duì)檢測(cè)流程進(jìn)行分析,主要包含四步,即構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、構(gòu)建合適樣本、訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和檢測(cè)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像實(shí)時(shí)變化檢測(cè)中具有較好的效果,能夠提高檢測(cè)準(zhǔn)確率和效率。 

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
1 以深度學(xué)習(xí)方法為載體的變化檢測(cè)算法流程
2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
    2.1 RBM能量模型
    2.2 DBN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
3 構(gòu)造樣本集
    3.1 差異度的計(jì)算
    3.2 方差的計(jì)算
    3.3 特征的篩選
    3.4 快速?gòu)V義FCM算法
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)和醫(yī)學(xué)影像在預(yù)防醫(yī)學(xué)中的機(jī)會(huì)[J]. 呂樂(lè),吳山東.  放射學(xué)實(shí)踐. 2018(10)
[2]深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用[J]. 夏黎明,沈堅(jiān),張榮國(guó),王少康,陳寬.  協(xié)和醫(yī)學(xué)雜志. 2018(01)
[3]用于糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型[J]. 龐浩,王樅.  軟件學(xué)報(bào). 2017(11)
[4]深度學(xué)習(xí)的內(nèi)涵及認(rèn)知理論基礎(chǔ)探析[J]. 張浩,吳秀娟.  中國(guó)電化教育. 2012(10)
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碩士論文
[1]癌癥放療影像變化檢測(cè)算法研究[D]. 郭楊.中北大學(xué) 2018
[2]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像變化檢測(cè)[D]. 周林浩.西安電子科技大學(xué) 2018
[3]基于變化檢測(cè)技術(shù)的腦瘤計(jì)算機(jī)輔助診斷方法應(yīng)用研究[D]. 劉芬.山東大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3683145