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[学位论文] 作者：鞠维欣,,
来源：青岛大学 年份：2020
肝硬化等相关肝疾病日益威胁着人类的健康,因此对于肝疾病的诊断具有十分重要的意义。然而客观临床上采集的医学肝影像存在纹理结构不均匀,生理病变不清晰等问题,使得临床医师在主观诊断时容易存在一定的误差。因此针对上述问题,借助于计算机辅助诊断技术,本文......
[期刊论文] 作者：鞠维欣, 赵希梅, 魏宾, 王国栋,,
来源：计算机工程与应用 年份：2019
针对传统机器学习人工提取特征耗时耗力,并且提取高质量特征存在一定困难等问题,将基于深度学习的方法,首次结合卷积神经网络和概率神经网络,提出了一种新的模型GoogleNet-PN...
[期刊论文] 作者：鞠维欣,赵希梅,魏宾,王国栋,
来源：计算机工程与应用 年份：
针对传统机器学习人工提取特征耗时耗力,并且提取高质量特征存在一定困难等问题,将基于深度学习的方法,首次结合卷积神经网络和概率神经网络,提出了一种新的模型GoolgeNet-PN...
[期刊论文] 作者：鞠维欣,赵希梅,魏宾,王国栋,,
来源：青岛大学学报(自然科学版) 年份：2018
为提高医学影像的识别准确率和效率,减少人为主观因素造成的误差,采用深度学习的方法自动识别正常肝与肝硬化影像,并针对传统卷积神经网络结构复杂,训练参数多和效率低等问题,使用基于卷积神经网络中的一种轻量级模型结构SqueezeNet;并利用迁移学习的方法,通过......
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