基于卷积神经网络的脑膜瘤亚型影像自动分级

• 作者: 何瀚志 方谦昊 朱红 胡俊峰
• 来源期刊: 南京师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脑膜瘤 卷积神经网络 LeNet-5 脑膜瘤亚型影像分级
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能算法与应用专栏
• 页码范围: 22-27
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4616.2018.03.004

摘要

脑膜瘤是颅内常见第二大肿瘤.脑膜瘤的术前分级有助于临床制定治疗方案和评估预后.本文对卷积神经网络LeNet-5模型从softmax层、网络结构、迭代下降速率、epoch几个方面进行改进,用于对脑膜瘤亚型影像的自动分级.该模型不需要对病变组织进行提取,大大提高了脑膜瘤影像自动分级效率.实验表明:改进的卷积神经网络模型对脑膜瘤亚型影像分级取得良好效果,最高正确率达到91.18％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡俊峰	徐州医科大学医学信息学院	40	51	3.0	5.0
2	朱红	徐州医科大学医学信息学院	25	34	4.0	5.0
3	何瀚志	徐州医科大学医学信息学院	6	9	2.0	3.0
4	方谦昊	徐州医科大学医学信息学院	3	1	1.0	1.0