基于深度学习与医学先验知识的超声心动图切片识别

发布时间：2018-06-13 00:29

  本文选题：超声心动图 + 深度学习　； 参考：《计算机应用》2017年S1期

【摘要】：针对传统机器学习方法在围术期食管超声心动图(TEE)上进行切片识别时识别精度不够高和模型不能端到端的问题,提出了一种基于深度学习与医学先验的端到端切片识别方法。首先,提取TEE超声切片上的切片角度信息训练一个小型卷积神经网络(CNN)进行角度分类,获取分类结果即医学先验概率;然后,对整个TEE超声切片成像区域训练一个大型深度学习网络模型进行切片分类,获取验证前分类结果,即条件概率;最后通过贝叶斯方法校验获取最终的识别结果。实验结果表明,与传统方法相比结合深度学习与医学先验的切片识别方法极大地提高了TEE切片识别的精度。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional machine learning method is not accurate enough and the model can not be end-to-end, a method of end-to-end slice recognition based on depth learning and medical priori is proposed. Firstly, the angle information of slice on tee ultrasonic slice is extracted. A small convolution neural network (CNN) is used to classify the angle, and the result of classification is called medical priori probability. A large depth learning network model is trained for the entire tee ultrasonic slice imaging area to classify slices and obtain the classification results, i.e. conditional probability, before verification. Finally, the final recognition results are obtained by the Bayesian method. The experimental results show that the accuracy of tee slice recognition is greatly improved by combining depth learning and medical priori compared with the traditional method.
【作者单位】： 中国科学院成都计算机应用研究所;中国科学院大学;
【基金】：中国科学院西部之光人才培养计划项目
【分类号】：TP391.41

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