【摘 要】
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为实现更为准确的甲状腺结节良恶性超声图像诊断,避免不必要的穿刺或活检手术,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的常规超声成像和超声弹性成像的特征结合方法,提高了甲状腺结
【机 构】
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山西省医学影像与数据分析工程研究中心(中北大学),中北大学大数据学院
【基金项目】
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山西省自然基金资助项目(2015011045)
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为实现更为准确的甲状腺结节良恶性超声图像诊断,避免不必要的穿刺或活检手术,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的常规超声成像和超声弹性成像的特征结合方法,提高了甲状腺结节良恶性分类准确率。首先,卷积网络模型在大规模自然图像数据集上完成预训练,并通过迁移学习的方式将特征参数迁移到超声图像域用以生成深度特征并处理小样本。然后,结合常规超声成像和超声弹性成像的深度特征图形成混合特征空间。最后,在混合特征空间上完成分类任务,实现了一个端到端的卷积网络模型。在1 156幅图像上进行实验,所提方法的准确率为0.924
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