無線膠囊內(nèi)窺鏡技術(shù)WCE已廣泛應(yīng)用于胃腸道疾病辨識(shí)中,然而隨之產(chǎn)生的海量影像學(xué)數(shù)據(jù)為醫(yī)生閱片帶來了沉重負(fù)擔(dān)。針對(duì)WCE圖像出血點(diǎn)自動(dòng)識(shí)別中存在的顏色和紋理特征不明顯、易與正常器官混淆,細(xì)節(jié)特征模糊與病灶尺寸大小不一,以及含有較多雜質(zhì)等問題,提出殘差多尺度全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)含出血點(diǎn)的WCE圖像進(jìn)行快速分類辨識(shí)。通過引入殘差學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中跳躍連接以及Inception網(wǎng)絡(luò)中多尺度卷積核的思想,使簡(jiǎn)潔的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠有效提取圖像的各類病灶細(xì)節(jié)特征。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看,網(wǎng)絡(luò)的靈敏度達(dá)到98.05%,特異度達(dá)到97.67%,準(zhǔn)確率達(dá)到97.84%,優(yōu)于ResNet50和Inception-v4網(wǎng)絡(luò),識(shí)別效率高,且收斂速度更快,計(jì)算性能有所提升�？傊�,該網(wǎng)絡(luò)兼顧出血點(diǎn)識(shí)別效率和性能,實(shí)用性較強(qiáng)。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 WCE圖像出血點(diǎn)識(shí)別分析
3 基于殘差的多尺度全卷積網(wǎng)絡(luò)
    3.1 基于殘差思想的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 多尺度卷積-跳躍連接模塊
4 實(shí)驗(yàn)與測(cè)試
    4.1 數(shù)據(jù)集的構(gòu)成
    4.2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試環(huán)境與方案
    4.3 評(píng)估指標(biāo)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5 結(jié)束語



本文編號(hào)：3866831