本文選題：醫(yī)學(xué)圖像分類 + 卷積受限玻爾茲曼機(jī)�。� 參考：《計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)》2017年02期

【摘要】：利用數(shù)據(jù)挖掘方法對醫(yī)學(xué)圖像做分析是目前研究的熱點(diǎn)之一,常用的挖掘方法首先需要從醫(yī)學(xué)圖像中提取特征,然后進(jìn)行分類分析。目前,應(yīng)用最多的是提取圖像的統(tǒng)計(jì)特征,這種方法對所提取的特征有很強(qiáng)的依賴性。采用一種深度學(xué)習(xí)的新方法——卷積受限玻爾茲曼機(jī)模型,并且采用改進(jìn)的快速持續(xù)對比散度算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練。該方法直接從乳腺X光圖像中自主學(xué)習(xí)特征并利用學(xué)習(xí)到的特征對圖像進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,新方法對醫(yī)學(xué)圖像的分類精度相對于已有方法有明顯的提升。
[Abstract]:It is one of the hotspots to analyze medical images by using data mining methods. The commonly used mining methods first need to extract features from medical images and then classify and analyze them. At present, the most widely used is to extract the statistical features of the image, and this method has a strong dependence on the extracted features. A new method of deep learning, convolution constrained Boltzmann machine model, is adopted, and the improved fast continuous contrast divergence algorithm is used to train the model. The method can directly learn the features from mammography images and classify the images by using the features learned. The experimental results show that the classification accuracy of the new method is significantly higher than that of the existing methods.
【作者單位】： 西北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61163036,61163039) 2012年度甘肅省高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(1201-16) 西北師范大學(xué)第三期知識與創(chuàng)新工程科研骨干項(xiàng)目(nwnu-kjcxgc-03-67)
【分類號】：R737.9;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2106448