患者CT肿瘤识别,CNN模型选择
——许昌学院“觅真知 基于大数据的医学影像智能处理技术实践队”理论与实践齐飞,进行CT肿瘤识别
7月7 日上午,“觅真知 基于大数据的医学影像智能处理技术实践队”同学们在一块讨论关于如何识别CT影像中有无肿瘤进行讨论,要自动识别图像中有无肿瘤,我们要先选择合适的模型,利用我们现有的资料,我们先训练模型来识别肿瘤。对于图像的处理,我们常用的有卷积神经网络(CNN)、全卷积神经网络(FCN)以及OpenCV,这里我们使用卷积神经网络,自己搭建三层卷积层,一个全连接层的卷积神经网络模型。
然后我们将预处理的图片数据,导入模型中先训练模型,百分之八十的数据用来训练模型,训练之后百分之二十的数据测试模型,将测试的结果和给定的肿瘤患者数据对比,结果肿瘤识别成功率达到96%,说明模型训练成功。
之后我们将卷积神经网络的只是做了总结,整理了编码和模型训练过程中的知识,梳理了工作过程中的方法和问题,并做了总结。然后讨论分配了明天的任务,如何使用U-Net模型切割肿瘤区域。
供稿人:屈亚迪
http://www.dxswb.com/shijian/163859.html
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