基于深度学习的超声心动图切面识别方法

发布时间：2018-05-31 14:12

  本文选题：深度学习 + 标准切面分类　； 参考：《计算机应用》2017年05期

【摘要】：提出了一种基于深度卷积神经网络自动识别超声心动图标准切面的方法,并可视化分析了深度模型的有效性。针对网络全连接层占有模型大部分参数的缺点,引入空间金字塔均值池层化替代全连接层,获得更多空间结构信息,并大大减少模型参数、降低过拟合风险,通过类别显著性区域将类似注意力机制引入模型可视化过程。通过超声心动图标准切面的识别问题案例,对深度卷积神经网络模型的鲁棒性和有效性进行解释。在超声心动图上的可视化分析实验表明,改进深度模型作出的识别决策依据,同医师辨别分类超声心动图标准切面的依据一致,表明所提方法的有效性和实用性。
[Abstract]:A method based on deep convolution neural network for automatic recognition of the standard section of echocardiography is proposed and the validity of the depth model is analyzed visually. Aiming at the shortcoming of most of the parameters of the network all-connected layer, the spatial pyramid mean pool layer is introduced to replace the all-connected layer to obtain more spatial structure information, and the model parameters are greatly reduced, and the risk of over-fitting is reduced. A similar attention mechanism is introduced into the model visualization process through the category salient region. The robustness and validity of the neural network model of deep convolution are explained by the case of standard section recognition of echocardiography. The experiment of visual analysis on echocardiography shows that the decision basis of the improved depth model is the same as that of the standard section of the classification echocardiography, which shows the effectiveness and practicability of the proposed 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】：R540.45;TP391.41

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本文编号：1960021