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- [5] Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition[J]. NEURAL COMPUTATION, 1989, 1 (04) : 541 - 551LeCun, Y.Boser, B.Denker, J. S.Henderson, D.Howard, R. E.Hubbard, W.Jackel, L. D.
基于卷积神经网络的PET/CT多模态图像识别研究
被引：10
作者：
王媛媛
[1
]
周涛
[1
,2
]
吴翠颖
[1
]
机构：
[1] 宁夏医科大学公共卫生与管理学院
[2] 宁夏医科大学理学院
来源：
关键词：
卷积神经网络;
PET/CT;
多模态;
图像识别;
D O I：
10.16280/j.videoe.2017.03.018
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
将卷积神经网络用于CT、PET、PET/CT三种模态的医学影像分类识别,为医院统一存储管理影像数据和医护人员快速检索提供便利。首先探讨卷积神经网络对于PET/CT多种模态图像识别的可行性,其次探讨模型参数(迭代次数、批量大小)对网络识别率和训练时间的影响,然后改变CNN模型结构,探讨网络层数、特征图数量和卷积核大小对网络训练和分类效果的影响。实验表明:卷积神经网络对于PET/CT多模态图像识别取得了良好的效果,针对特定问题需要综合图像大小和信息的复杂程度构建最优的CNN模型,在保证高识别率的同时,可以选择合适的参数降低时间复杂度。
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