TY -的A2 -徐,永盟——一个Feng-Ping PY - 2019 DA - 2019/10/20 TI -基于重量的医学图像分类算法Initialization-Sliding窗口卷积神经网络融合SP - 9151670六世- 2019 AB -由于医学图像的复杂性,传统的医学图像分类方法已经无法满足实际应用的需要。近年来,深入学习理论的快速发展提供了技术方法为解决医学图像分类任务。然而,深度学习在医学图像分类有以下问题。首先,它是不可能构造一个深度学习医学图像属性模型层次结构;第二,深度学习的网络初始化权重优化模型并不好。因此,本文从网络的角度优化和改善网络的非线性建模能力通过优化方法。提出了新的网络权重的初始化方法,缓解现有深度学习模型的初始化的问题是非线性单元采用的类型限制,增加潜在的神经网络来处理不同的视觉任务。此外,通过深入研究多列的卷积神经网络框架,本文发现的数量特性和卷积核的大小在不同级别的卷积神经网络是不同的。相比之下,该方法可以构造不同的卷积神经网络模型,更好的适应感兴趣的医学图像的特点,从而可以更好地培养产生的异构多列卷积神经网络。最后,使用自适应滑动窗口提出了融合机制,这两种方法共同完成医学图像的分类任务。 Based on the above ideas, this paper proposes a medical classification algorithm based on a weight initialization/sliding window fusion for multilevel convolutional neural networks. The methods proposed in this study were applied to breast mass, brain tumor tissue, and medical image database classification experiments. The results show that the proposed method not only achieves a higher average accuracy than that of traditional machine learning and other deep learning methods but also is more stable and more robust. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2019/9151670 DO - 10.1155/2019/9151670 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -