【摘 要】
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随着计算机硬件水平的飞速提升、医疗图像的海量激增,将三维实际物景转换为适合计算机处理的二维平面图像进行处理和分析,已逐渐成为趋势。不同于传统诊断方式,计算机软件系统通过对儿童手部特征图像的识别可以完成对儿童手足口病的辅助诊断。不仅能够充分利用医疗图像、大大节约医疗资源,而且能够实现异地诊断、减轻患儿负担。本文以儿童手部特征为识别对象,利用卷积神经网络模型对儿童手部特征图像进行识别,设计实现了手足口
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随着计算机硬件水平的飞速提升、医疗图像的海量激增,将三维实际物景转换为适合计算机处理的二维平面图像进行处理和分析,已逐渐成为趋势。不同于传统诊断方式,计算机软件系统通过对儿童手部特征图像的识别可以完成对儿童手足口病的辅助诊断。不仅能够充分利用医疗图像、大大节约医疗资源,而且能够实现异地诊断、减轻患儿负担。本文以儿童手部特征为识别对象,利用卷积神经网络模型对儿童手部特征图像进行识别,设计实现了手足口病手部特征辅助识别系统。本文主要研究内容如下:1、基于Inception-v3迁移模型的手部特征图像识别:对所采集的儿童手部特征图像进行预处理,通过Inception-v3模型的迁移学习完成图像识别,针对图像识别结果,提出了卷积神经网络模型的训练参数调整策略,分析了Inception-v3迁移模型在手部特征图像识别上的优缺点。2、基于小规模卷积网络串联的手部特征图像识别:针对Le Net-5模型在手部特征图像数据集上的过拟合问题,对Le Net-5模型进行了四点优化改进:卷积层过滤器采用全0填充,对池化层实施局部响应归一化操作,将第五层卷积层改为全连接层,在最后一层Softmax层前加上Dropout层。分析Inception-v3迁移模型与Le Net-5改进模型的优缺点,在Le Net-5改进模型中添加inception模块,构建了全新串联模型Le Net-5+inception模型,增加了模型的深度与宽度,提高了模型识别准确率,将手部特征图像识别准确率提高为91%。3、手足口病手部特征辅助识别系统设计与实现:对于儿童手部特征图像这种小规模数据集,相比Inception-v3模型的迁移学习,进行小规模卷积神经网络的串联,在Le Net-5改进模型中添加inception模块,具有更高的识别准确率。对Le Net-5+inception模型进行内部封装,设计实现了手足口病手部特征识别系统,整个识别过程快速、平稳、高效,仅需要1-2秒。
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