| 胶质瘤医学影像分类方法研究 |
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| 引用本文： | 朱恩泽,林童,吴佳伟,朱红.胶质瘤医学影像分类方法研究[J].福建电脑,2021,37(4):56-58. |
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| 作者姓名： | 朱恩泽 林童 吴佳伟 朱红 |
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| 作者单位： | 徐州医科大学医学信息学院 江苏 徐州 221000 |
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| 基金项目： | 2018年江苏省大学生创新创业训练计划项目(No.201810313082X);基础医学国家级试验教学示范中心(徐州医科大学)项目资助。 |
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| 摘 要： | 脑胶质瘤是一种常见的原发性颅脑肿瘤。恶性胶质瘤约占原发性恶性脑肿瘤的70%。传统的脑肿瘤诊断方法主要是医生根据磁共振影像和临床症状,以个人经验做出定性的诊断,带有一定的主观性。近年来,计算机辅助诊断技术蓬勃发展。该技术能够更高效、准确地辅助医生进行临床决策。本文采取一种新型的级联各向异性卷积神经网络模型CACNN(Cascaded Anisotropic Convolutional Neural Networks),将胶质瘤的多模态MR图像分割为整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤核心这三个等级区域,并在单一特征和多特征结合下对脑胶质瘤图像进行基于VGG模型的良恶性二分类,取得了良好的分类效果。
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| 关 键 词： | VGG神经网络 CACNN神经网络 MR图像 计算机辅助诊断 |
Study on Medical Image Classification of Glioma |
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| ZHU Enze,LIN Tong,WU Jiawei,ZHU Hong.Study on Medical Image Classification of Glioma[J].Fujian Computer,2021,37(4):56-58. |
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| Authors: | ZHU Enze LIN Tong WU Jiawei ZHU Hong |
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| Affiliation: | (School of Medical Information,Xuzhou Medical University,Xuzhou,China,221000) |
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