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基于卷积神经网络的pet-ct多模态图像识别研究!.pdf
视频应用与工程
l蒸VDEOAPPLICATIoNPROJECT
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WANGY
Y，ZHOUT．WUCY．ResearchonPET／CTmuhimodal basedonconvolutionalneural
imagerecognition
network[J]．Video
engineering，2017．41(3)：88—94．
中图分类号：TN919．3 文献标志码：A DOI：10．16280／j．videoe．2017．03．018
基于卷积神经网络的PET／CT多模态图像识别研究
王媛媛“，周 涛““，吴翠颖“
(宁夏医科大学(1．公共卫生与管理学院；b．理学院，宁夏银
摘要：将卷积神经网络用于CT、PET、PET／CT三种模态的医学影像分类识别，为医院统一存储管理影像数据和医护人员快速
检索提供便利二首先探讨卷积神经网络对于PET／CT多种模态图像识别的可行性，其次探讨模型参数(迭代次数、批量大小)
对网络识别率和训练时间的影响，然后改变CNN模型结构，探讨网络层数、特征图数量和卷积核大小对网络训练和分类效果
的影响。实验表明：卷积神经网络对于PET／CT多模态图像识别取得了良好的效果，针对特定问题需要综合图像大小和信息
的复杂程度构建最优的CNN模型，在保证高识别率的同时，可以选择合适的参数降低时间复杂度。
关键词：卷积神经网络；PET／CT；多模态；图像识别
ResearchonPET／CTmultimodal basedonconvolutionalneuralnetwork
imagerecognition
WANG
Yuan、7uan“．ZHOUTao““．WU
Cuiying“
PublirHealth
nnd
(Ⅱ．Collegeof MⅡnage口m州：
Medical
6．College吖,Science，NingxiaUniversit)，YinchuⅡn750004．ChinⅡ)
Abstract：TheeOll、，olutionalneuralnetworkisusedto CT-PET—PET／CTthree medical convenient
recognize modality images，it’S
for to andadministrate doctors
hospitalstorage imagesunif01’mly，andhelp retrieve ofCNNforthe
rapidly．Firstly，thefeasibility
PET／CT
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