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基于卷积神经网络的脑膜瘤亚型影像自动分级
被引量:
3
1
作者
方谦昊
朱红
+1 位作者
何瀚志
胡俊峰
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期22-27,共6页
脑膜瘤是颅内常见第二大肿瘤.脑膜瘤的术前分级有助于临床制定治疗方案和评估预后.本文对卷积神经网络LeNet-5模型从softmax层、网络结构、迭代下降速率、epoch几个方面进行改进,用于对脑膜瘤亚型影像的自动分级.该模型不需要对病变组...
脑膜瘤是颅内常见第二大肿瘤.脑膜瘤的术前分级有助于临床制定治疗方案和评估预后.本文对卷积神经网络LeNet-5模型从softmax层、网络结构、迭代下降速率、epoch几个方面进行改进,用于对脑膜瘤亚型影像的自动分级.该模型不需要对病变组织进行提取,大大提高了脑膜瘤影像自动分级效率.实验表明:改进的卷积神经网络模型对脑膜瘤亚型影像分级取得良好效果,最高正确率达到91.18%.
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关键词
脑膜
瘤
卷积神经网络
LeNet-5
脑膜瘤亚型影像分级
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的脑膜瘤亚型影像自动分级
被引量:
3
1
作者
方谦昊
朱红
何瀚志
胡俊峰
机构
徐州医科大学医学信息学院
出处
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第3期22-27,共6页
基金
江苏省自然科学基金(BK20130209)
江苏省高校自然科学基金(14KJB520039)
文摘
脑膜瘤是颅内常见第二大肿瘤.脑膜瘤的术前分级有助于临床制定治疗方案和评估预后.本文对卷积神经网络LeNet-5模型从softmax层、网络结构、迭代下降速率、epoch几个方面进行改进,用于对脑膜瘤亚型影像的自动分级.该模型不需要对病变组织进行提取,大大提高了脑膜瘤影像自动分级效率.实验表明:改进的卷积神经网络模型对脑膜瘤亚型影像分级取得良好效果,最高正确率达到91.18%.
关键词
脑膜
瘤
卷积神经网络
LeNet-5
脑膜瘤亚型影像分级
Keywords
meningioma
convolutional neural network
LeNet-5
meningioma subtype image classification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的脑膜瘤亚型影像自动分级
方谦昊
朱红
何瀚志
胡俊峰
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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