以深度学习方法为载体的医学影像实时变化检测算法分析

发布时间：2022-09-29 19:07

　　文章将以深度学习方法为载体,分析医学影像实时变化检测算法,使用这种方法可以省去滤波和差异图构造操作,从而提高检测效率。文章首选对检测流程进行分析,主要包含四步,即构建深度神经网络、构建合适样本、训练网络和检测。通过实验结果表明,该算法应用于医学影像实时变化检测中具有较好的效果,能够提高检测准确率和效率。 

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 以深度学习方法为载体的变化检测算法流程
2 深度神经网络的构建
    2.1 RBM能量模型
    2.2 DBN网络的训练
3 构造样本集
    3.1 差异度的计算
    3.2 方差的计算
    3.3 特征的筛选
    3.4 快速广义FCM算法
4 实验结果
5 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]深度学习和医学影像在预防医学中的机会[J]. 吕乐,吴山东.  放射学实践. 2018(10)
[2]深度学习技术在医学影像领域的应用[J]. 夏黎明,沈坚,张荣国,王少康,陈宽.  协和医学杂志. 2018(01)
[3]用于糖尿病视网膜病变检测的深度学习模型[J]. 庞浩,王枞.  软件学报. 2017(11)
[4]深度学习的内涵及认知理论基础探析[J]. 张浩,吴秀娟.  中国电化教育. 2012(10)
[5]深度学习研究综述[J]. 孙志军,薛磊,许阳明,王正.  计算机应用研究. 2012(08)

硕士论文
[1]癌症放疗影像变化检测算法研究[D]. 郭杨.中北大学 2018
[2]基于深度神经网络的SAR图像变化检测[D]. 周林浩.西安电子科技大学 2018
[3]基于变化检测技术的脑瘤计算机辅助诊断方法应用研究[D]. 刘芬.山东大学 2010



本文编号：3683145