典型文献
卷积神经网络在肝包虫病CT图像诊断中的应用
文献摘要：
随着近年来信息技术的飞速发展,卷积神经网络广泛应用在医学领域,基于卷积神经网络对于肝包虫病的诊断提出了创新思路,选择两种肝包虫病CT图像进行预处理,利用LeNet-5模型为基础提出模型CTLeNet,通过正则化策略减少过拟合,对二分类肝包虫图像进行分类实验,并通过反卷积实现特征可视化,挖掘疾病的潜在特征.经过实验验证,结果表明,CTLeNet模型对于分类任务具有良好的效果,希望可以通过卷积神经网络方法为肝包虫病提供诊断辅助作用,帮助医生对肝包虫病进行诊断,实现疾病的早发现、早诊断与早治疗.
文献关键词：
卷积神经网络;CT;诊断;肝包虫病
中图分类号：
作者姓名：
王玲玲;莫宗伟
作者机构：
寿光市人民医院
文献出处：
引用格式：
[1]王玲玲;莫宗伟-.卷积神经网络在肝包虫病CT图像诊断中的应用)[J].中国新通信,2022(24):129-131
A类：
CTLeNet
B类：
肝包虫病,图像诊断,来信,医学领域,创新思路,出模,正则化,过拟合,二分类,反卷积,特征可视化,潜在特征,分类任务,神经网络方法,辅助作用,早发现,早诊断
AB值：
0.218831
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