【摘 要】
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卷积神经网络在医学影像上已有广泛应用,然而在肝脏分类问题的研究上还有许多进一步研究的问题,比如针对肝脏数据源建立新的CNN模型以及针对肝脏纹理信息采用CNN进行分类实验等.本文主要针对肝脏CT影像数据和肝脏纹理信息进行分类实验,肝脏数据类别包括肝癌,肝囊肿,肝血管瘤,肝正常四类,由于数据中不同类别的样本数量差距较大,肝癌数据占比接近50%,因此设计了二分类和四分类实验.针对图像数据,本文主要采用V
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卷积神经网络在医学影像上已有广泛应用,然而在肝脏分类问题的研究上还有许多进一步研究的问题,比如针对肝脏数据源建立新的CNN模型以及针对肝脏纹理信息采用CNN进行分类实验等.本文主要针对肝脏CT影像数据和肝脏纹理信息进行分类实验,肝脏数据类别包括肝癌,肝囊肿,肝血管瘤,肝正常四类,由于数据中不同类别的样本数量差距较大,肝癌数据占比接近50%,因此设计了二分类和四分类实验.针对图像数据,本文主要采用VGG-16,Inception-V3,ResNet网络进行分类实验.在二分类实验中,网络参数采用随机初始和迁移学习两种方法,结果表明采用迁移学习准确率较高,但在四分类实验中,迁移学习不能够解决样本比例失衡问题,因此设计了新的卷积网络模型IRNet,能比之前的模型更好的适应样本失衡问题.在肝脏纹理信息的分类实验上,采用机器学习中的SVM,XGBoost和CNN进行对比实验,实验结果表明,CNN在二分类和四分类的分类性能明显优于机器学习模型,且在四分类实验中CNN模型能够适应样本不均衡的情况.
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