深度学习算法在乳腺肿瘤诊断中的应用研究

• 作者: 张凯 苏秉华 邓卓
• 来源期刊: 中国医疗设备
• 学科: 医学
• 关键词: 大数据 深度神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 乳腺肿瘤
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 医学工程技术
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: R737.9|TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1633.2020.09.014

摘要

为探索应用深度学习的三种网络结构对乳腺癌肿瘤的诊断的诊断价值,本文基于深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)三种基本网络对乳腺肿瘤的良性与恶性的不同进行分类建模,利用人体实际乳腺肿瘤样本数据进行模型参数训练,并利用测试集数据对模型进行验证,结果发现三种网络都能以较高的准确度识别出肿瘤良恶性,其中RNN实验准确度接近100％.该研究可以辅助医生提高乳腺肿瘤的诊断准确率和工作效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凯		36	466	9.0	21.0
2	苏秉华		81	827	16.0	27.0
3	邓卓		1	0	0.0	0.0