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《光学技术》 2019年06期
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基于3D CNN的脑胶质瘤分类算法

赵尚义  王远军  
【摘要】:基于目前脑胶质瘤在低分级胶质瘤和高分级胶质瘤上分类不准确的问题,提出了基于3D CNN特征提取的磁共振成像脑胶质瘤分类方法。在3D CNN模型中加入Batch Normalizing层和Dropout层,降低了过度拟合并加速了网络收敛速度;使用N4ITK和数据增强后的数据进行训练,进一步降低了过度拟合,提升了模型分类效果;构建特征融合层,实现自动分类。实验结果表明,算法在BraTS 2018数据集中的分类效果具有明显优势,分类准确率高达91.67%,明显高于AlexNet、VGG和ResNet三大主流网络模型,算法具有较好的鲁棒性和泛化性,对脑胶质瘤的分类和诊断具有临床应用潜力。
【作者单位】上海理工大学医疗器械与食品学院
【基金】:上海市自然科学基金资助项目(18ZR1426900)
【分类号】:R739.41;TP391.41;TP181

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前9条
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3 蔡力;高昊;罗小玉;聂玉峰;;左心室多尺度模拟[J];中国科学:物理学 力学 天文学;2015年02期
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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2 王元全;贾云得;;一种新的心脏核磁共振图像分割方法[J];计算机学报;2007年01期
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4 周寿军,梁斌,陈武凡;心脏序列图像运动估计新方法:基于广义模糊梯度矢量流场的形变曲线运动估计与跟踪[J];计算机学报;2003年11期
【相似文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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9 王朝艳;3.0T磁共振多模态影像对脑胶质瘤诊断价值与病理对照相关性研究[D];郑州大学;2017年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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4 吕胜凯;β-肾上腺素能受体介导的MALAT1上调促进脑胶质瘤细胞增殖及其分子机制[D];南昌大学;2019年
5 游润发;3D-ASL联合多b值DWI在脑胶质瘤术前分级中的应用研究[D];南华大学;2019年
6 赵玲;脑胶质瘤基因调控网络模型研究[D];重庆邮电大学;2018年
7 张博;基于改进支持向量机的脑胶质瘤影像分级研究[D];郑州大学;2019年
8 王梦巧;基于多模态脑胶质瘤MRI影像检测算法的研究与实现[D];武汉理工大学;2018年
9 栾方堃;脑胶质瘤特异性基因的筛选及COX10-AS1在脑胶质瘤中的表达研究[D];广西医科大学;2019年
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