基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)識(shí)別超聲心動(dòng)圖標(biāo)準(zhǔn)切面的方法
資料介紹
提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)識(shí)別超聲心動(dòng)圖標(biāo)準(zhǔn)切面的方法,并可視化分析了深度模型的有效性。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)全連接層占有模型大部分參數(shù)的缺點(diǎn),引入空間金字塔均值池層化替代全連接層,獲得更多空間結(jié)構(gòu)信息,并大大減少模型參數(shù)、降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn),通過(guò)類(lèi)別顯著性區(qū)域?qū)㈩?lèi)似注意力機(jī)制引入模型可視化過(guò)程。通過(guò)超聲心動(dòng)圖標(biāo)準(zhǔn)切面的識(shí)別問(wèn)題案例,對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性和有效性進(jìn)行解釋。在超聲心動(dòng)圖上的可視化分析實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)深度模型作出的識(shí)別決策依據(jù),同醫(yī)師辨別分類(lèi)超聲心動(dòng)圖標(biāo)準(zhǔn)切面的依據(jù)一致,表明所提方法的有效性和實(shí)用性。
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