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南京师范大学学报(自然科学版) 2018
基于卷积神经网络的脑膜瘤亚型影像自动分级DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2018.03.004 Keywords: 脑膜瘤, 卷积神经网络, LeNet-5, 脑膜瘤亚型影像分级 Abstract: 脑膜瘤是颅内常见第二大肿瘤. 脑膜瘤的术前分级有助于临床制定治疗方案和评估预后. 本文对卷积神经网络LeNet-5模型从softmax层、网络结构、迭代下降速率、epoch几个方面进行改进,用于对脑膜瘤亚型影像的自动分级. 该模型不需要对病变组织进行提取,大大提高了脑膜瘤影像自动分级效率. 实验表明:改进的卷积神经网络模型对脑膜瘤亚型影像分级取得良好效果,最高正确率达到91.18%
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