【摘 要】
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卵巢癌每年都导致很多女性同胞深受折磨,随着现代生活环境恶化等诸多因素影响,妇女染上卵巢癌的机率在逐年增加。传统的诊断过程是医生根据病人的病理切片进行判断是否患有恶
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卵巢癌每年都导致很多女性同胞深受折磨,随着现代生活环境恶化等诸多因素影响,妇女染上卵巢癌的机率在逐年增加。传统的诊断过程是医生根据病人的病理切片进行判断是否患有恶性肿瘤。即使是经验丰富的医生对医学图像的辨别有时也可能出现误诊的情况,所以寄希望于利用计算机技术帮助医生进行诊断从而尽量减少误诊。在医学图像处理领域,基于卷积神经网络的图像分类相较于传统图像分类方法,不但能对医学图像进行自主特征学习,还提高了图像的识别精度。本文旨在探索利用卷积神经网络算法提高卵巢癌图像识别效果,主要工作如下:1.对卵巢癌医学图像进行预处理:对卵巢癌病理图片进行切割,筛选出所需图片;对卵巢癌图片进行数据增强,解决了数据不均衡问题。2.利用SIFT+SVM和LBP+SVM传统图像分类方法与卷积神经网络对卵巢癌图像进行了分类实验对比,结果发现卷积神经网络比传统方法有明显的优势;使用卷积神经网络模型AlexNet、VGGNet、GoogLeNet对卵巢癌图像进行了分类实验对比。3.针对AlexNet模型的缺点,对其激活函数、池化方式、网络结构的调整、分类器选择等方面进行改进,提出了 FlexNet模型,实验结果显示FlexNet模型在卵巢癌数据集上的分类准确度从95.21%提高至97.13%;最后在MURA和MNIST数据集上,对改进前后的模型进行了实验比较,实验结果验证了 FlexNet模型的可靠性。
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