基于卷积神经网络与特征选择的 医疗图像误差预测算法

针对传统医疗图像误差预测算法无法很好的选择图像特征,存在图像误差预测值与实际值拟合度低、预测耗时长等问题,提出基于卷积神经网络与特征选择的医疗图像误差预测算法.首先,选取5种集成规则构建自适应多分类器,对医疗图像区域进行分类;其次,训练卷积神经网络,利用训练完成的神经网络提取不同类别医疗图像区域特征,以此为基础计算区域距离,寻找出相似度最小的区域,完成图像可疑区域定位;再次,融合多评价标准生成特征子集,从中搜索得到最优特征子集,完成可疑区域图像特征选择;最后,以选择得到的特征区域像素点作为训练样本,建立预测样本与训练样本之间的多元线性回归矩阵,实现误差预测.实验结果表明,所提算法的集成规则适应度较高,分类性能好,区域距离计算准确率高达95％左右,特征选择的AUC值(Area Under Curve)高,且预测结果拟合度和预测耗时均优于传统算法.     

基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割

针对传统乳腺超声影像分割算法存在准确率低、精度低且耗时长等问题,提出基于深度学习的三维乳腺超声影像自适应分割算法。首先预处理图像,采用深度多示例学习方法检测病变图像块,删除正常图像块。然后对乳腺超声影像数据集扩增处理,用于神经网络训练。其次构建残差卷积神经网络模型,设计残差学习单元,结合扩增数据集形成特征映射,采用softmax函数训练网络并进行特征块判断,并结合阈值设置实现三维乳腺超声影像自适应分割。实验结果表明,该算法能更细致地完成图像分割,算法平均运行耗时为52.3 s,图像分割精度为95.5%,且F1分数值高,整体性能佳,为卷积神经网络分割应用提供参考。