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發(fā)視頻基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動識別超聲心動圖標(biāo)準(zhǔn)切面的方法
2017-12-03 |
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資料介紹
提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動識別超聲心動圖標(biāo)準(zhǔn)切面的方法，并可視化分析了深度模型的有效性。針對網(wǎng)絡(luò)全連接層占有模型大部分參數(shù)的缺點，引入空間金字塔均值池層化替代全連接層，獲得更多空間結(jié)構(gòu)信息，并大大減少模型參數(shù)、降低過擬合風(fēng)險，通過類別顯著性區(qū)域?qū)㈩愃谱⒁饬C(jī)制引入模型可視化過程。通過超聲心動圖標(biāo)準(zhǔn)切面的識別問題案例，對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性和有效性進(jìn)行解釋。在超聲心動圖上的可視化分析實驗表明，改進(jìn)深度模型作出的識別決策依據(jù)，同醫(yī)師辨別分類超聲心動圖標(biāo)準(zhǔn)切面的依據(jù)一致，表明所提方法的有效性和實用性。
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