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摘要
DenseNet是一种广泛用于影像分类的卷积神经网络,但它不具备记忆功能,无法反映卷积操作后不同特征映射之间的关联关系。若将其直接应用于判断直肠癌是否发生淋巴结转移,则无法比较直肠癌CT影像特征在深度神经网络映射过程中的变化。基于此,提出了一种新颖的深度神经网络模型DenseNet-GRU(gated recurrent unit),其核心是利用GRU获取DenseNet提取的不同影像特征之间的关联关系,进而获得不同图像之间相同像素区域的特征变化情况,最终判断直肠癌患者的淋巴结是否存在转移。以包含107个患者DCM格式的腹部横断位动脉期和门脉期两种增强CT影像为实验数据集,采用数据增强和阈值分割方法对数据进行预处理,DenseNet-GRU模型在F-score上的分类精度达到了65%以上,对临床辅助诊断具有重要的现实意义。
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