【摘 要】
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现代医学对数据可视化、科学化的分析需求增加,也增加了对医学影像的依赖性。但对于计算机而言,生物图像极为抽象,生物图像识别至今仍处于探索阶段,同时,对大、复杂三维医学
【机 构】
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北京物资学院信息工程学院,中国科学院计算技术研究所,北京邮电大学,北京化工大学,北京科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(编号:61803035),北京市自然科学基金重点项目(编号:4161004),北京市科技项目(编号:Z161100000216143),北京市科技项目(编号:Z171100000117001),国家重点研究发展计划(编号:2018ZX10723203).
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现代医学对数据可视化、科学化的分析需求增加,也增加了对医学影像的依赖性。但对于计算机而言,生物图像极为抽象,生物图像识别至今仍处于探索阶段,同时,对大、复杂三维医学图像特征提取和图像识别难度大。目前采用卷积神经网络对三维医学图像进行训练处理,由于训练数据集数量不足,经常出现过拟合现象。针对这些问题,基于TensorFlow深度学习框架,提出了一种新的前列腺辅助诊断模型。模型优化了深度学习网络层次,采用较少的参数加快训练速度,还能降低过拟合的可能性,此外还利用两种数据扩展方式进行数据扩充,并采用了dropo
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