【摘 要】
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目的:研究探讨基于深度残差网络(ResNet)的冠状动脉CT血管造影(CTA)图像斑块的识别算法。方法:结合深度学习在图像识别中的优势,提出一种基于深度ResNet的冠状动脉斑块识别算
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目的:研究探讨基于深度残差网络(ResNet)的冠状动脉CT血管造影(CTA)图像斑块的识别算法。方法:结合深度学习在图像识别中的优势,提出一种基于深度ResNet的冠状动脉斑块识别算法。选择三种不同深度的ResNet,卷积层数分别为18层、50层和152层,对来自100例患者的6000幅曲面重建(CPR)图像进行识别,最终选择出最适合冠状动脉斑块分析的ResNet深度,并用最佳网络深度辅助两名放射科诊断医师进行诊断,分析在实际临床应用中对斑块识别带来的影响。结果:不同网络深度的ResNet神经网络均能对
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