基于遗传算法和BP神经网络的孤立性肺结节分类算法

为了提高计算机辅助诊断系统中孤立性肺结节的良恶性诊断的准确性,提出了一种基于遗传算法和BP神经网的分类算法。该算法针对BP神经网络容易陷入局部最优的问题,综合考虑孤立性肺结节的医学诊断特性,采用遗传算法对基于BP神经网络的分类器进行优化,并通过对PET/CT图像进行处理,提取病灶的功能特征、结构特征以及临床信息作为神经网络分类器的输入样本,实现孤立性肺结节的良恶性分类。对医院以及网络公共数据库中的大量实验数据进行分类实验,结果表明优化后的算法在分类准确性上有较大的提高,说明该方法在肺结节临床分类方面是有效的。     

基于卷积神经网络的胸片肺结节检测

针对目前胸片的肺结节检测方案的检出率较低,且存在大量的假阳性的问题,提出了一种新的基于卷积神经网络(CNN)的肺结节检测方案.增强肺结节区域的图像信号;选择正、负样本训练卷积神经网络模型,检测结节时用滑动窗口的方法对增强后的图片进行处理得到候选区域;根据候选区域的面积排除假阳性.方案中省略了传统方法中的肺区分割步骤,避免了因此可能丢失的肺结节图像.在日本放射技术学会(JSRT)数据库上测试结果显示,系统在平均每幅图5.0个假阳性水平下敏感度为86％,对不明显和非常不明显的结节检出率达到了84％,优于当前相关文献报道的方法.     

基于卷积神经网络的肺结节分类算法

肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例,而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例,不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题,把卷积神经网络（CNN）引入筛查存在肺结节的CT图像诊断,提出一种基于CNN的分类算法。在LIDC数据库的实验结果表明,对比应用广泛的lenet-5网络和传统方法等,使用自定义的卷积神经网络将分类的正确率提升了4到10个百分点不等。AUC值为0.821?6,也是几个分类器中最大的。相比于其他方法,该方法能较为准确地识别肺部CT图像,可以为临床诊断提供较为客观的参考。     

基于BP神经网络的甲状腺结节辅助诊断模型

为利用甲状腺结节超声诊断数据提高医生诊断水平,设计一套超声诊断文本数据规范化处理流程,在此基础上构建基于BP神经网络的辅助诊断模型,用于甲状腺结节诊断推荐,在模型中引入"金标准"和区间数距离测度,定义新的诊断精度度量公式。基于采集的安徽合肥某三甲医院甲状腺超声历史诊断数据进行实验,验证了所设计流程的可行性与有效性,3个对比实验结果表明,构建的辅助诊断模型能有效帮助医生提高诊断水平。     

基于深度卷积神经网络的肺结节检测算法

在传统的肺结节检测算法中，存在检测敏感度低，假阳性数量大的问题。针对这一问题，提出了基于深度卷积神经网络（CNN）的肺结节检测算法。首先，有目的性地简化传统的全卷积分割网络；然后，创新地加入对部分CNN层的深监督并使用改进的加权损失函数，获得高质量的候选肺结节，保证高敏感度；其次，设计了基于多尺度上下文信息的三维深度CNN来增强对图像的特征提取；最后，将训练得到的融合分类模型用于候选结节分类，以达到降低假阳率的目的。所提算法使用了LUNA16数据集，并通过对比实验验证算法的性能。在检测阶段，当每个CT检测出的候选结节数为50.2时，获得的敏感度为94.3%，与传统的全卷积分割网络相比提升了4.2个百分点；在分类阶段，竞争性能指标达到0.874。实验结果表明，所提算法能够有效提高检测敏感度和降低假阳率。     

基于神经网络架构搜索的肺结节分类算法

肺结节分类是早期肺癌诊断的重要任务。基于深度学习的肺结节分类方法虽然能够取得良好的分类精度,但存在模型复杂和可解释性差的问题。为此,提出了一种基于神经网络架构搜索的肺结节分类算法。首先,将注意力残差卷积cell作为搜索空间的基本单元,并使用偏序剪枝方法作为搜索策略来构建神经网络架构以搜索3D分类网络,从而达到网络性能和搜索速度的平衡。其次,在网络中构建了多尺度通道和空间注意力模块来提高特征描述和类别推理的可解释性。最后,采用堆叠法将搜索到的网络架构进行多模型的融合,从而获取精准的肺结节良恶性分类预测结果。实验结果表明,在肺结节分类常用数据集LIDC-IDRI上,所提算法与最新肺结节分类算法相比具有较好的分类性能和较快的收敛,且所提算法的特异性和精确率分别达到95.37%和93.42%,能够实现良恶性肺结节的准确分类。     

基于MapReduce的BP神经网络算法研究

随着信息化社会的飞速发展,需要进行数据挖掘的数据量急剧增大,传统的串行化BP神经网络训练方法在处理海量数据集时存在很大问题,如耗时过长,甚至内存不足无法训练。为了解决这个问题,提出了一种在云计算环境下,基于MapReduce的BP神经网络训练方法 MR-GAIBP,实验证明,提出的方法,相比于已有的方法拥有更快的收敛速度和更高的精度,在大数据集上有更快的训练速度。     

基于BP神经网络算法的数据挖掘方法研究

详细介绍了数据挖掘技术的相关概念、任务以及神经网络原理,指出了传统的BP算法在数据挖掘过程中的不足之处,提出了一种变异的BP神经网络算法,大大提高了BP神经网路算法的收敛速度.     

基于优化BP神经网络的销售预测算法研究

已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律.与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的.针对这一问题,利用神经网络输入量的非线性、冗杂性和可不完整性,对一段时期内的房屋售价进行预测是一种合理的预测方法.基...     

基于WU-Net网络的肺结节图像分割算法

深度卷积神经网络在医学图像分割领域运用广泛,目前的网络改进普遍是引入多尺度融合结构,增加了模型的复杂度,在提升精度的同时降低了训练效率。针对上述问题,提出一种新型的WU-Net肺结节图像分割方法。该方法对U-Net网络进行改进,在原下采样编码通路引入改进的残余连接模块,同时利用新提出的dep模块改进的信息通路完成特征提取和特征融合。实验利用LUNA16的数据集对WU-Net和其他模型进行训练和验证,在以结节为尺度的实验中,Dice系数和交并比分别能达到96.72%、91.78%;在引入10%的负样本后,F;值达到了92.41%,相比UNet3+提高了1.23%;在以肺实质为尺度的实验中,Dice系数和交并比分别达到了83.33%、66.79%,相比RU-Net分别提升了1.35%、2.53%。相比其他模型,WU-Net模型的分割速度最快,比U-Net提升了39.6%。结果显示,WU-Net提升肺结节分割效果的同时加快了模型的训练速度。     

SDN环境下基于BP神经网络的DDoS攻击检测方法*

软件定义网络是一种全新的网络架构,集中控制是其主要优势,但若受到DDoS 攻击则会造成信息不可达,也容易造成单点失效。为了有效的识别DDoS攻击,提出了一种SDN环境下基于BP神经网络的DDoS攻击检测方法：该方法获取OpenFlow交换机的流表项,分析SDN环境下DDoS攻击特性,提取出与攻击相关的流表匹配成功率、流表项速率等六个重要特征;通过分析六个相关特征值的变化,采用BP神经网络算法对训练样本进行分类,实现对DDoS攻击的检测。实验结果表明,该方法在有效提高识别率的同时,降低了检测时间。通过在软件定义网络环境中的部署,验证了该方法的有效性。     

CT影像肺结节分割研究进展

准确分割肺结节在临床上具有重要意义。计算机断层扫描（computer tomography,CT）技术以其成像速度快、图像分辨率高等优点广泛应用于肺结节分割及功能评价中。为了进一步对肺部CT影像中的肺结节分割方法进行探索,本文对基于CT影像的肺结节分割方法研究进行综述。1）对传统的肺结节分割方法及其优缺点进行了归纳比较;2）重点介绍了包括深度学习、深度学习与传统方法相结合在内的肺结节分割方法;3）简单介绍了肺结节分割方法的常用评价指标,并结合部分方法的指标表现展望了肺结节分割方法研究领域的未来发展趋势。传统的肺结节分割方法各有优缺点和其适用的结节类型,深度学习分割方法因普适性好等优点成为该领域的研究热点。研究者们致力于如何提高分割结果的准确度、模型的鲁棒性及方法的普适性,为了实现此目的本文总结了各类方法的优缺点。基于CT影像的肺结节分割方法研究已经取得了不小的成就,但肺结节形状各异、密度不均匀,且部分结节与血管、胸膜等解剖结构粘连,给结节分割增加了困难,结节分割效果仍有很大提升空间。精度高、速度快的深度学习分割方法将会是研究者密切关注的方法,但该类方法仍需解决数据需求量大和网络模型超参数的确定等问题。     

基于神经网络的僵尸网络检测

目前主流的僵尸网络检测方法主要利用网络流量分析技术,这往往需要数据包的内部信息,或者依赖于外部系统提供的信息或僵尸主机的恶意行为,并且大多数方法不能自动存储僵尸网络的流量特征,不具有联想记忆功能.为此提出了一种基于BP神经网络的僵尸网络检测方法,通过大量的僵尸网络和正常流量样本训练BP神经网络分类器,使其学会辨认僵尸网络的流量,自动记忆僵尸流量特征,从而有效检测出被感染的主机.该神经网络分类器以主机对为分析对象,提取2个主机间通信的流量特征,将主机对的特征向量作为输入,有效地区分出正常主机和僵尸主机.实验表明,该方法的检测率达到99%,误报率在1%以下,具有良好的性能.     

基于BP神经网络的人脸检测AbaBoost算法

人脸检测在日常生产和应用非常重要。本文提出了一种基于BP神经网络的AdaBoost人脸检测算法。首先,使用BP神经网络代替YCbCr高斯模型建立肤色模型。同时,针对AdaBoost算法提出了一种新的权值更新方法。在权值更新中引入阈值与样本之间的距离。另外权重有一个边界值。最后,利用BP神经网络提取图像中的肤色候选区域,并采用改进的AdaBoost算法对图像中的人脸进行精确检测。实验结果表明,利用BP神经网络和改进的AdaBoost算法的新的解决方案比现有的方法具有更高的精度。     

广义同余神经网络及BP神经网络的比较研究

从神经网络的结构、激励函数、权值调整算法等方面对三种广义同余神经网络(generalized congruence neural network,GCNN)及传统BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)的异同点进行了比较和研究.通过对正弦函数的逼近性能比较,表明最新改进的第三种GCNN既继承了前两种GCNN收敛速度快的优点,又具有传统BPNN稳定性好的优点;既克服了前两种GCNN不稳定性的缺点,又克服了传统BPNN收敛速度慢的缺点.采用分段线性激励函数有利于GCNN的推广应用.     

基于Levenberg-Marquardt算法的主机入侵检测系统研究

入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点,在保障信息安全方面起着重要的作用。对BP神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用Lvenberg-Marquardt 算法对传统BP算法进行改进,成功地将LMBP算法运用到基于Windows操作系统的主机入侵检测中去,建立LMBP-HIDS入侵检测系统模型。实验结果表明,运用Levenberg-Marquardt算法优化BP神经网络进行主机入侵检测．可以较好地提高学习速率,缩短训练过程。     

Kernel PCA与BP神经网络相结合的变压器故障诊断*

为了提高变压器故障诊断的准确率和抗干扰能力,提出一种基于核特征量的BP神经网络故障诊断模型。通过核主成分分析将故障样本从低维的特征空间非线性地映射到高维的核空间,提高了样本的可分性,然后以核特征量作为BP神经网络的输入特征量,建立变压器故障诊断模型。实验对比了结构相似、输入量不同的BP神经网络,结果表明采用核特征量的诊断模型具有更好的诊断效果和抗干扰能力。     

基于CNN与CRF的桥梁裂缝检测算法

针对实际场景中桥梁裂缝检测精度不高的问题,提出一种基于卷积神经网络与条件随机场的裂缝检测算法。使用特征提取网络对原图进行处理,提取适合裂缝检测的特征;通过区域推荐网络对原始图片中存在裂缝的候选区域进行初步定位;将得到的候选区域作为分类与回归网络的输入,利用条件随机场对该区域的空间特性进行建模,综合判定该区域是否属于裂缝。实验结果表明,该算法相较于常用的Faster-RCNN和滑窗扫描法在查准率上分别提高了9.01%和9.31%,在查全率上分别提高了7.72%和10.45%,精度均值分别提高了0.091和0.175。