基于深层迁移学习的DR胸片肺结核病灶检测

来源 :四川大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：bhfoot

【摘要】

：

针对基于传统机器学习方法设计的DR胸片肺结核检测器存在着泛化能力不强,实际检测精度低等问题,提出了一种基于Focal Loss的深度学习检测方法Tuberculosis Neural Net(TBNN).医学图像的特殊性,存在带标注的数据量小导致无法充分训练深层网络模型等问题.该方法利用肺炎和肺结核同为呼吸道感染疾病且在DR胸片上有相似表征的特点,基于迁移学习原理训练特征提取子网络,减少肺结核胸片

【作者】

：

胡恒豪王俊峰方智阳周海霞

【机构】

：

四川大学计算机学院,四川大学空天科学与工程学院,四川大学华西医院呼吸与危重症医学科

【出处】

：

四川大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

深层迁移学习病灶检测肺结核 DR胸片计算机辅助诊断 Deep transfer learningLesions detectionPulmonary tu

【基金项目】

：

四川省重点研发项目(18ZDYF2039)

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