【摘 要】
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为提高计算机辅助乳腺疾病检测的准确率,提出一种基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法.首先,分别从卷积神经网络中提取图像的浅层特征与深层特征并对其进行加权融合;其次,通
【基金项目】
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国家自然科学基金(61562086,61462079);新疆维吾尔自治区教育厅创新团队项目(XJEDU2016S035);新疆大学博士科研启动基金项目(BS150257);2017年度自治区高校科研计划项目(XJEDU2017T002)
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为提高计算机辅助乳腺疾病检测的准确率,提出一种基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法.首先,分别从卷积神经网络中提取图像的浅层特征与深层特征并对其进行加权融合;其次,通过在卷积神经网络中构建空间金字塔池化层,实现了卷积神经网络的多尺度输入;最后,在Mammographic Image Analysis Society(MIAS)数据集上进行验证实验.实验结果表明,本文提出的乳腺疾病检测算法平均准确率高达94.93%,与其他乳腺疾病检测算法进行对比实验可知,本文提出的乳腺疾病检测算法具有更高的检测准确率.
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