本文選題：集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　切入點：肺部腫瘤　出處：《生物醫(yī)學工程學雜志》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)用于肺部腫瘤正電子發(fā)射計算機斷層掃描(PET)/電子計算機斷層掃描(CT)計算機輔助診斷,不僅可以提供精確的定量分析以彌補人眼惰性及對灰階不敏感的缺陷,也能輔助醫(yī)生準確診療。本文首先采用參數(shù)遷移的方法初始構建三個CNN(CT-CNN、PET-CNN、PET/CT-CNN)分別用于肺部腫瘤CT、PET、PET/CT的識別;然后以CT-CNN為例探討迭代次數(shù)、批次大小和輸入圖像大小對識別率和訓練時間的影響,從而選擇合適的模型參數(shù)訓練單一CNN;最后集成三個單一CNN,采用"相對多數(shù)投票法"完成肺部腫瘤PET/CT計算機輔助診斷,進而對比集成CNN與單個CNN的性能。實驗結果表明集成CNN模型比單一CNN模型對于肺部腫瘤計算機輔助診斷的性能更優(yōu)。
[Abstract]:The application of convolutional neural network (CNN) to the computerized diagnosis of pulmonary tumors by positron emission computed tomography (PET) / computerized tomography (CT) can not only provide accurate quantitative analysis to remedy the defects of human eye inertia and insensitivity to gray scale. The method of parameter migration was used to construct three CNNs CT-CNNP PET / CT-CNNNs respectively for the identification of pulmonary tumors, and then CT-CNN was taken as an example to discuss the iterations. The effects of batch size and input image size on the recognition rate and training time, so as to select the appropriate model parameters to train the single CNNs, finally integrate the three single CNNs and complete the PET/CT computer-aided diagnosis of lung tumors by "relative majority voting method". The experimental results show that the performance of integrated CNN model is better than that of single CNN model for computer-aided diagnosis of lung tumors.
【作者單位】： 寧夏醫(yī)科大學公共衛(wèi)生與管理學院;寧夏醫(yī)科大學理學院;寧夏醫(yī)科大學總醫(yī)院核醫(yī)學科;
【基金】：國家自然科學基金(81160183,61561040) 寧夏自然科學基金(NZ16067) 寧夏高教項目(NGY2016084)
【分類號】：R734.2;TP183;TP391.7

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