| 基于深度学习的肠道肿瘤图像识别方法研究 |
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| 引用本文： | 杨波,张立娜. 基于深度学习的肠道肿瘤图像识别方法研究[J]. 电脑与信息技术, 2021, 29(5): 23-25,36. DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2021.05.007 |
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| 作者姓名： | 杨波 张立娜 |
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| 作者单位： | 长春财经学院信息工程学院,吉林 长春 130122;吉林农业大学信息技术学院,吉林 长春 130118 |
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| 摘 要： | 肠道肿瘤诊断目前主要依靠医务人员对于医学图像的经验判断,随着患者不断增加,对于医院和医生的诊断压力也逐渐加大.采用一种自动判断肠道肿瘤的方式对于解决目前肠道肿瘤诊断困难非常必要.文章研究利用深度学习方法针对肠道肿瘤图像进行特征提取和识别,实验采集了1600个医学图像数据,按照7:3比例分配训练集和测试集,采用ResNet50模型,经过训练的网络准确率达到97.95％,在一定程度上为肠癌的诊断提供了辅助诊断信息,具有一定的实用价值.
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| 关 键 词： | 肠道肿瘤 深度学习 卷积神经网络 ResNet50 |
Research on Image Recognition Method of Intestinal Tumor Based on Deep Learning |
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| YANG Bo,ZHANG Li-na. Research on Image Recognition Method of Intestinal Tumor Based on Deep Learning[J]. Computer and Information Technology, 2021, 29(5): 23-25,36. DOI: 10.3969/j.issn.1005-1228.2021.05.007 |
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| Authors: | YANG Bo ZHANG Li-na |
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