山东大学学报(工学版)

作者：侯霄雄,许新征,朱炯,郭燕燕

单位：1. 中国矿业大学计算机科学与技术学院, 江苏 徐州 221116；2. 广西高校复杂系统与智能计算重点实验室, 广西 南宁 530006

关键词：医学影像分析,深度学习,卷积神经网络,计算机辅助诊断,集成分类器,

基金：国家自然科学基金项目(61672522);广西高校复杂系统与智能计算重点实验室开放课题重点项目(2017CSCI01)

为解决在计算机辅助诊断(computer aided diagnosis, CAD)中采用人工提取医学影像特征的弊端,在ImageNet数据集上预训练深度神经网络模型Alexnet,通过迁移学习再训练后的Alexnet模型对医学影像进行特征提取,利用集成学习方法训练分类器进行分类。试验结果表明,基于Alexnet和随机森林方法的分类器正确率达到了0.87±0.03,集成分类器的分类性能优于单一分类器。

来源：2019年第2期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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