文献类型：期刊文章

作　　者：王媛媛[1] 周涛[1,2] 陆惠玲[2] 吴翠颖[1] 杨鹏飞[3]

机构地区：[1]宁夏医科大学公共卫生与管理学院,银川750004 [2]宁夏医科大学理学院,银川750004 [3]宁夏医科大学总医院核医学科,银川750004

出　　处：《生物医学工程学杂志》

基　　金：国家自然科学基金(81160183;61561040);宁夏自然科学基金(NZ16067);宁夏高教项目(NGY2016084)

年　　份：2017

卷　　号：34

期　　号：4

起止页码：543-551

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD_E2017_2018、EI、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：将卷积神经网络(CNN)用于肺部肿瘤正电子发射计算机断层扫描(PET)/电子计算机断层扫描(CT)计算机辅助诊断,不仅可以提供精确的定量分析以弥补人眼惰性及对灰阶不敏感的缺陷,也能辅助医生准确诊疗。本文首先采用参数迁移的方法初始构建三个CNN(CT-CNN、PET-CNN、PET/CT-CNN)分别用于肺部肿瘤CT、PET、PET/CT的识别;然后以CT-CNN为例探讨迭代次数、批次大小和输入图像大小对识别率和训练时间的影响,从而选择合适的模型参数训练单一CNN;最后集成三个单一CNN,采用"相对多数投票法"完成肺部肿瘤PET/CT计算机辅助诊断,进而对比集成CNN与单个CNN的性能。实验结果表明集成CNN模型比单一CNN模型对于肺部肿瘤计算机辅助诊断的性能更优。

关 键 词：集成卷积神经网络  肺部肿瘤 正电子发射计算机断层扫描/电子计算机断层扫描  计算机辅助诊断

分 类 号：R734.2] TP183[临床医学类] TP391.7]