基于深度学习的神经影像研究与应用

• 作者: 王郁涛
• 来源期刊: 电子元器件与信息技术
• 关键词: 图像预处理 BP算法 浅层网络训练 随机失活 正则化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 41-43
• 页数: 3页
• 字数: 2387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19772/j.cnki.2096-4455.2019.4.012

摘要

深度学习模型相比传统的图像处理方法,能够自动地提取图像的特征,因此更加省时省力.本文基于此提出了一种神经影像中肿瘤预测的方法.首先进行图像采集,并借助于专家的力量标上标签.然后对数据进行独热编码,并将三通道转换为单通道.接着对神经网络进行初始化,并不断调整参数,提高训练集的预测正确率.为了优化模型,采用自适应矩估计作为优化函数,并引入正则化项.最后在测试集上测试,准确率达到了94.95％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王郁涛	南京理工大学电子工程与光电技术学院	1	1	1.0	1.0