【摘 要】
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近年来,深度学习技术在临床医学中的应用越来越普遍。脑肿瘤类型的识别对相关疾病研究提供了有价值的参考。传统诊断脑肿瘤类型的方法多数是依靠经验丰富的专业医生用肉眼识图进行判断,这种诊断方式效率低下,且诊断结果受医生经验的影响,一定程度上存在不稳定的情况。将深度学习应用于脑肿瘤识别领域一直是一个热门话题,本文以MRI脑肿瘤图像为基础,从实际脑肿瘤图像分类需求出发,具体研究内容如下:第一,针对MRI脑肿瘤
【基金项目】
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宁夏自然科学基金项目（2020AAC03036）； 宁夏回族自治区重点研发计划（2021BEG02007）；
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近年来,深度学习技术在临床医学中的应用越来越普遍。脑肿瘤类型的识别对相关疾病研究提供了有价值的参考。传统诊断脑肿瘤类型的方法多数是依靠经验丰富的专业医生用肉眼识图进行判断,这种诊断方式效率低下,且诊断结果受医生经验的影响,一定程度上存在不稳定的情况。将深度学习应用于脑肿瘤识别领域一直是一个热门话题,本文以MRI脑肿瘤图像为基础,从实际脑肿瘤图像分类需求出发,具体研究内容如下:第一,针对MRI脑肿瘤图像数据量不足的问题,本文设计了一种基于改进DCGAN的图像生成模型ED-DCGAN,利用少量原始样本生成一定数量的高质量样本图像。其中,主要是将编码器和解码器加入模型,卷积自编码器和解码器作为改进模型的原样本,在卷积自编码器参数不变的情况下输入到SE-Net所对应各层的特征中,将二者提取的特征进行add操作,生成器由卷积自编码器与SE-Net组成,将原样本与生成样本利用判别器进行对抗,最终生成与原样本相同的图像。第二,针对当前脑肿瘤分类效率低和精度低的问题,本文提出了一种基于特征融合的MRI脑肿瘤图像分类模型RCA-DenseNet-201。首先,将模型中标准卷积替换为深度可分离卷积,进一步减少模型的整体参数量从而提升训练速度。然后,模型以DenseNet为基础模型,采用模块化设计,引入残差通道注意力模块,使模型初步提取的特征和注意力模块提取的特征进行融合。最后,为了使提取的特征语义信息更加适用于分类器,还将分类器进行优化,使分类器预测的多样化信息更加显著。
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