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题名基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别
被引量：17
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作者
唐思源
杨敏
白金牛
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机构
内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第22期241-248,共8页
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基金
内蒙古自治区自然科学基金(2016MS0601)
包头医学院2018年“问学计划”和“践学计划”(2018YWWJ-ZX-04)资助
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文摘
应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来.首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像.然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节.接着,通过数据增强法、残差学习法、优化初始参数等对卷积神经网络的性能进行优化.最后,应用迁移学习方法对数据集进行训练,得出最终的检测结果.抽取LIDC数据集中含有肺结节图像数据,检测并识别肺结节的准确率达到98.1%.实验结果表明,该算法优于其他3类算法,实现了肺结节的精确检测和识别,在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了过拟合率及训练时间,提高了算法效率,研究成果为早期肺癌的诊断提供参考依据.
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关键词
卷积神经网络
多特征融合算法
残差学习
迁移学习
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Keywords
convolutional neural networks
multi-feature fusion algorithm
residual learning
transfer learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于概念格的云推理分类预测算法研究
被引量：2
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作者
徐立
白金牛
孟海东
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机构
内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系
内蒙古科技大学信息工程学院
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2020年第11期1892-1900,共9页
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基金
内蒙古自治区自然科学基金项目(2019MS06036)
内蒙古自治区高等学校科学技术研究课题(NJZY18190)。
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文摘
针对传统云推理模型在推理过程中需要依靠专家经验确定"软与"算法的程度调节参数,在处理大数据集时需要建立大量规则以保证准确率等问题,提出采用概念格改进云推理模型。通过云发生器对数据进行云化处理,转化为可用不确定语言描述的定性概念,作为概念格所需的形式背景;分别构造属性概念格和决策概念格,挖掘数据集中的规则,使局部规则覆盖全局规则,解决传统云推理构建规则数量过多的问题,并代替传统的"软与"算法;采用概念格提取不确定性规则,作为云推理的规则前件,构建概念格云推理模型。实验使用UCI和实际工程数据集进行算法仿真和应用分析。实验结果表明改进的云推理模型提高了算法的时效性,且保证了算法的准确性。
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关键词
数据挖掘
概念格
云模型
规则提取
概念格云推理模型
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Keywords
Data mining
concept lattice
cloud model
rule extraction
concept lattice cloud reasoning model
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于角点与BP神经网络的文本检测及定位算法
被引量：1
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作者
唐思源
高琦
邢俊凤
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机构
内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术系
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第4期112-115,共4页
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基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY215)
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文摘
检测并提取视频图像中的文本信息对视频图像和内容的理解意义重大。以现有的文本检测算法为基础,提出一种基于角点与BP神经网络相结合的文本检测算法。该算法首先应用多尺度角点算法提取文本角点信息并初步定位文本行,接着提取文本特征,最后应用BP神经网络精确定位文本。实验结果表明,此算法与经典方法相比具有更高的正确率和鲁棒性,视频中文本的正确检测率达到90.3%。
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关键词
文本检测算法
多尺度角点算法
BP神经网络
文本信息提取
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Keywords
text detection algorithm
multi-scale angular-point algorithm
BP neural network
text information extraction
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP317.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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