【摘 要】
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目的 运用Faster R-CNN特征计算借助深层CNN架构,分析预标识肝脏肿块超声图像,尝试建立检测器并测试其效能.方法 选择肝囊肿及肝癌超声图像为研究对象,收集正常肝脏各切面图
【机 构】
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南通市第三人民医院超声科,南通市,226006;南通大学附属医院;National Research Council of Canada
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目的 运用Faster R-CNN特征计算借助深层CNN架构,分析预标识肝脏肿块超声图像,尝试建立检测器并测试其效能.方法 选择肝囊肿及肝癌超声图像为研究对象,收集正常肝脏各切面图像行deep CNN学习,迁移学习后优化预先训练的deep CNN构建更快的R-CNN.将ImageJ软件标识的肿瘤图像作为补丁训练分类器,并通过与基于区域建议的卷积神经网络集成构建检测器,检测器检测样本后自动标识肝脏异常病灶.结果 (1) Faster R-CNN较传统检测器检测效率提高;(2) Faster R-CNN预测肝囊肿及肝癌的平均准确率均高于传统HOG-SVM,AlexNet、GoogleNet、ResNet三种CNN预测肝囊肿的准确率差异不显著,而三种方法中ResNet预测肝癌的准确性最佳.deep CNN进行特征转移五次交叉验证后,补丁分类结果中AlexNet、GoogleNet、ResNet预测准确性分别为94.94％、94.14％、98.68％,较传统HOG-SVM分类器准确性87.29％有提高.结论 基于deep CNN的Faster R-CNN可高效准确预测肝脏肿瘤超声图像,具有一定的临床及研究价值.
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