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基于改进的AlexNet的乳腺肿瘤智能诊断方法
1
作者
武明虎
马旭茹
刘敏
《湖北工业大学学报》
2020年第4期1-5,共5页
由于医学病理图像标注成本高、获取困难,采用数据增强方法对小样本数据集进行扩充。针对传统分类方法对特征工程过度依赖的问题,采用以AlexNet为架构的卷积网络对良性、恶性肿瘤进行全自动分类。为了解决AlexNet网络中间层改变原始数据...
由于医学病理图像标注成本高、获取困难,采用数据增强方法对小样本数据集进行扩充。针对传统分类方法对特征工程过度依赖的问题,采用以AlexNet为架构的卷积网络对良性、恶性肿瘤进行全自动分类。为了解决AlexNet网络中间层改变原始数据分布的问题,引入批量归一化算法以减小网络中间层产生的偏移量,加速网络收敛,提高分类准确率。同时采用Dropout避免过拟合。实验结果表明,改进后的AlexNet网络分类准确率较原方法提高了6.09%,具有较好的鲁棒性和泛化性。
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关键词
计算机辅助诊断
乳腺癌病理图像
AlexNet
批量归一化
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题名
基于改进的AlexNet的乳腺肿瘤智能诊断方法
1
作者
武明虎
马旭茹
刘敏
机构
湖北工业大学电子与电气工程学院
出处
《湖北工业大学学报》
2020年第4期1-5,共5页
基金
湖北省教育厅科研计划(T201805)。
文摘
由于医学病理图像标注成本高、获取困难,采用数据增强方法对小样本数据集进行扩充。针对传统分类方法对特征工程过度依赖的问题,采用以AlexNet为架构的卷积网络对良性、恶性肿瘤进行全自动分类。为了解决AlexNet网络中间层改变原始数据分布的问题,引入批量归一化算法以减小网络中间层产生的偏移量,加速网络收敛,提高分类准确率。同时采用Dropout避免过拟合。实验结果表明,改进后的AlexNet网络分类准确率较原方法提高了6.09%,具有较好的鲁棒性和泛化性。
关键词
计算机辅助诊断
乳腺癌病理图像
AlexNet
批量归一化
Keywords
computer-aided diagnosis
breast cancer
AlexNet
batch normalization
分类号
TP520.2060 [自动化与计算机技术]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于改进的AlexNet的乳腺肿瘤智能诊断方法
武明虎
马旭茹
刘敏
《湖北工业大学学报》
2020
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