基于深度学习的神经影像研究与应用

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深度学习模型相比传统的图像处理方法,能够自动地提取图像的特征,因此更加省时省力。本文基于此提出了一种神经影像中肿瘤预测的方法。首先进行图像采集,并借助于专家的力量标上标签。然后对数据进行独热编码,并将三通道转换为单通道。接着对神经网络进行初始化,并不断调整参数,提高训练集的预测正确率。为了优化模型,采用自适应矩估计作为优化函数,并引入正则化项。最后在测试集上测试,准确率达到了94.95%。
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