摘要:
利用数据挖掘方法对医学图像做分析是目前研究的热点之一,常用的挖掘方法首先需要从医学图像中提取特征,然后进行分类分析。目前,应用最多的是提取图像的统计特征,这种方法对所提取的特征有很强的依赖性。采用一种深度学习的新方法——卷积受限玻尔兹曼机模型,并且采用改进的快速持续对比散度算法对模型进行训练。该方法直接从乳腺X光图像中自主学习特征并利用学习到的特征对图像进行分类。实验结果显示,新方法对医学图像的分类精度相对于已有方法有明显的提升。
张娟,蒋芸,胡学伟,肖吉泽. 基于卷积受限玻尔兹曼机的医学图像分类新方法[J]. 计算机工程与科学.
ZHANG Juan,JIANG Yun,HU Xue-wei,XIAO Ji-ze.
A new medical image classification method based on
convolution restricted Boltzmann machine
[J]. Computer Engineering & Science.