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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
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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。 展开更多
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
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