利用深度学习网络对医学影像分类识别的比较研究

作者：刘汉卿; 康晓东^*; 李博; 张华丽; 冯继超; 韩俊玲

来源：计算机科学, 2021, 48(S1): 89-94.

• 深度学习
• CNN
• Resnet
• DBN
• SGAN
• 图像分类

计算机辅助诊断技术在临床医学中具有实际意义。分别以肺结节和髋关节骨折影像为典型的区域和边界特征影像,讨论其在不同网络中的适用性。首先,对肺结节CT图像和髋关节X-ray骨折图像进行信息标注,并分别以CNN,Resnet, DBN和SGAN预训练并调参至最优,通过Softmax分类器完成分类识别。其次,以图像空间分辨率和噪声作为不同深度学习网络的比较特征,从深度学习网络结构等方面分析了识别率。仿真实验结果表明,Resnet在数据集皆有优异表现,且具有良好的泛化能力和鲁棒性。

• 单位
  天津市第三中心医院; 天津医科大学