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基于证据深度神经网络的医学影像三支决策
基于证据深度神经网络的医学影像三支决策
作者:
岳晓冬
刘思雯
袁斌
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
三支决策
医学影像不确定性分类
证据深度神经网络
摘要:
在医学领域中,基于影像数据分析的决策支持系统通常采用深度神经网络对医学影像进行分类以实现智能辅助诊断.然而,受标注数据受限、数据噪声、病灶表征不明确等因素影响,实际应用中医学影像数据通常包含不确定样例.对不确定影像数据直接应用深度学习方法进行强制确定分类可能导致严重病例误判,从而造成过高的系统决策风险.作为不确定性决策的有效工具,三支决策为不确定性数据分类提供了理论依据.基于三支决策的病例数据分类有助于区分不确定病例,延迟谨慎决策,通过人机协同有效降低系统决策风险.传统三支决策理论方法基于逻辑规则构造,擅长分析结构化数据,对于图像等非结构化数据不确定性分类存在应用局限.针对该问题,文中将证据理论与深度神经网络相结合,拓展构造了证据深度神经网络,并针对医学影像分类任务,构造了基于证据深度神经网络的医学影像三支决策方法.在肺炎、乳腺癌影像数据集上的实验表明,提出的三支决策方法能够有效识别高不确定度医学影像,降低决策系统病例分类风险.
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文献信息
篇名
基于证据深度神经网络的医学影像三支决策
来源期刊
西北大学学报(自然科学版)
学科
关键词
三支决策
医学影像不确定性分类
证据深度神经网络
年,卷(期)
2021,(4)
所属期刊栏目
三支决策理论的应用
研究方向
页码范围
539-548
页数
10页
分类号
TP391.7
字数
语种
中文
DOI
10.16152/j.cnki.xdxbzr.2021-04-004
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
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共引文献
(0)
参考文献
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2021(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
三支决策
医学影像不确定性分类
证据深度神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北大学学报(自然科学版)
主办单位:
西北大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-274X
CN:
61-1072/N
开本:
大16开
出版地:
西安市太白北路229号
邮发代号:
52-10
创刊时间:
1913
语种:
chi
出版文献量(篇)
4455
总下载数(次)
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总被引数(次)
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