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基于深度学习的多模态骨癌影像分类诊断系统研究
被引量:
1
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作者
柯艺雅
周小波
《信息与电脑》
2021年第6期136-138,共3页
笔者利用200位骨癌病人的图像数据,针对多模态骨癌影像受姿势角度等因素的影响以及医学数据集有限而无法获取大量样本的情况,基于注意力机制的卷积神经网络分类算法,结合骨癌病灶特点进行残差网络和双线性融合改良,同时优化损失函数,以...
笔者利用200位骨癌病人的图像数据,针对多模态骨癌影像受姿势角度等因素的影响以及医学数据集有限而无法获取大量样本的情况,基于注意力机制的卷积神经网络分类算法,结合骨癌病灶特点进行残差网络和双线性融合改良,同时优化损失函数,以便在普通计算机能承受的负载基础上搭建有效且更具实用性的细粒度分类网络模型。
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关键词
卷积神经网络
细粒度分类
骨癌图像
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题名
基于深度学习的多模态骨癌影像分类诊断系统研究
被引量:
1
1
作者
柯艺雅
周小波
机构
同济大学计算机技术系
出处
《信息与电脑》
2021年第6期136-138,共3页
文摘
笔者利用200位骨癌病人的图像数据,针对多模态骨癌影像受姿势角度等因素的影响以及医学数据集有限而无法获取大量样本的情况,基于注意力机制的卷积神经网络分类算法,结合骨癌病灶特点进行残差网络和双线性融合改良,同时优化损失函数,以便在普通计算机能承受的负载基础上搭建有效且更具实用性的细粒度分类网络模型。
关键词
卷积神经网络
细粒度分类
骨癌图像
Keywords
CNN
fine-grained classification
bone cancer
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于深度学习的多模态骨癌影像分类诊断系统研究
柯艺雅
周小波
《信息与电脑》
2021
1
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