本文選題：深度學(xué)習(xí) + 標(biāo)準(zhǔn)切面分類�。� 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年05期

【摘要】：提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)識(shí)別超聲心動(dòng)圖標(biāo)準(zhǔn)切面的方法,并可視化分析了深度模型的有效性。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)全連接層占有模型大部分參數(shù)的缺點(diǎn),引入空間金字塔均值池層化替代全連接層,獲得更多空間結(jié)構(gòu)信息,并大大減少模型參數(shù)、降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)類別顯著性區(qū)域?qū)㈩愃谱⒁饬C(jī)制引入模型可視化過(guò)程。通過(guò)超聲心動(dòng)圖標(biāo)準(zhǔn)切面的識(shí)別問(wèn)題案例,對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性和有效性進(jìn)行解釋。在超聲心動(dòng)圖上的可視化分析實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)深度模型作出的識(shí)別決策依據(jù),同醫(yī)師辨別分類超聲心動(dòng)圖標(biāo)準(zhǔn)切面的依據(jù)一致,表明所提方法的有效性和實(shí)用性。
[Abstract]:A method based on deep convolution neural network for automatic recognition of the standard section of echocardiography is proposed and the validity of the depth model is analyzed visually. Aiming at the shortcoming of most of the parameters of the network all-connected layer, the spatial pyramid mean pool layer is introduced to replace the all-connected layer to obtain more spatial structure information, and the model parameters are greatly reduced, and the risk of over-fitting is reduced. A similar attention mechanism is introduced into the model visualization process through the category salient region. The robustness and validity of the neural network model of deep convolution are explained by the case of standard section recognition of echocardiography. The experiment of visual analysis on echocardiography shows that the decision basis of the improved depth model is the same as that of the standard section of the classification echocardiography, which shows the effectiveness and practicability of the proposed method.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院成都計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國(guó)科學(xué)院西部之光人才培養(yǎng)計(jì)劃項(xiàng)目~~
【分類號(hào)】：R540.45;TP391.41

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本文編號(hào)：1960021