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| 基于深度学习的甲状腺结节良恶性预测方法研究 | |
| 作者单位： | ;1.东华大学计算机科学与技术学院 |
| 摘 要： | 甲状腺结节是一种常见临床疾病,其发病率逐年增高。对于诊治甲状腺结节的首要问题是明确及鉴别其良恶性质。为了提高甲状腺结节良恶性预测的准确率,提出一种基于深度学习的甲状腺结节良恶性鉴别方法。实验在真实医疗数据集上对比了深度学习算法与传统BP神经网络和逻辑回归算法,结果表明基于深度学习的预测方法具有最高的准确率,在非稀疏数据和稀疏数据集上分别达到94%和88.84%。 |
| 关 键 词： | 甲状腺结节良恶性预测 受限玻尔兹曼机 深度信念网络 深度学习 |
Thyroid nodule benign and malignant prediction based on deep learning |
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| Keywords: | |