【摘 要】
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颈椎间盘突出在人群特别是老年人群中非常普遍,且具有多种类型,对其进行快速、有效且准确的识别并能检测其类型,具有重要意义。构建基于深度学习的颈椎间盘突出识别方法,其核
【机 构】
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西安电子科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61571341)资助
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颈椎间盘突出在人群特别是老年人群中非常普遍,且具有多种类型,对其进行快速、有效且准确的识别并能检测其类型,具有重要意义。构建基于深度学习的颈椎间盘突出识别方法,其核心思想在于:在大量采集各种类型颈椎间盘突出患者颈部MRI影像样本的基础上,将样本分为膨出型、突出型、未患病三类,通过筛选、截取、归一化、扩增处理等操作,构建有效的训练数据;依据本数据集的特点,提出了一种改进的迁移学习网络模型(GoogleNet Inception V3)结构,将模型中的平均池化以及最大池化替换成了组合池化,并通过对数据样本进行
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