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基于AlexNet和集成分类器的乳腺癌计算机辅助诊断方法
被引量:
7
1
作者
侯霄雄
许新征
+1 位作者
朱炯
郭燕燕
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期74-79,共6页
为解决在计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)中采用人工提取医学影像特征的弊端,在ImageNet数据集上预训练深度神经网络模型Alexnet,通过迁移学习再训练后的Alexnet模型对医学影像进行特征提取,利用集成学习方法训练分类器...
为解决在计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)中采用人工提取医学影像特征的弊端,在ImageNet数据集上预训练深度神经网络模型Alexnet,通过迁移学习再训练后的Alexnet模型对医学影像进行特征提取,利用集成学习方法训练分类器进行分类。试验结果表明,基于Alexnet和随机森林方法的分类器正确率达到了0.87±0.03,集成分类器的分类性能优于单一分类器。
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关键词
医学影像分析
深度学习
卷积神经网络
计算机辅助诊断
集成分类器
原文传递
题名
基于AlexNet和集成分类器的乳腺癌计算机辅助诊断方法
被引量:
7
1
作者
侯霄雄
许新征
朱炯
郭燕燕
机构
中国矿业大学计算机科学与技术学院
广西高校复杂系统与智能计算重点实验室
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期74-79,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61672522)
广西高校复杂系统与智能计算重点实验室开放课题重点项目(2017CSCI01)
文摘
为解决在计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)中采用人工提取医学影像特征的弊端,在ImageNet数据集上预训练深度神经网络模型Alexnet,通过迁移学习再训练后的Alexnet模型对医学影像进行特征提取,利用集成学习方法训练分类器进行分类。试验结果表明,基于Alexnet和随机森林方法的分类器正确率达到了0.87±0.03,集成分类器的分类性能优于单一分类器。
关键词
医学影像分析
深度学习
卷积神经网络
计算机辅助诊断
集成分类器
Keywords
medical image analysis
deep learning
convolutional neural network
computer aided diagnosis
ensemble classifiers
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AlexNet和集成分类器的乳腺癌计算机辅助诊断方法
侯霄雄
许新征
朱炯
郭燕燕
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
原文传递
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引用分析
参考文献
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