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基于卷积神经网络的结肠镜息肉智能
分类与检测研究
摘要:结肠息肉是结肠癌的主要前驱病变,通过结肠镜锐钛切
除术可以减少结肠癌的发生率。但是,结肠镜检查和结肠息肉
的诊断取决于医生的经验和技能水平,容易出现漏检、误诊等
情况。因此,本文提出了一种基于卷积神经网络的结肠镜息肉
智能分类与检测方法,通过对数据集的训练,实现了对结肠镜
图像中息肉的自动检测和分类。本研究共使用189份病例,包
括114份正常图像、75份息肉图像,通过数据增强和迁移学
习对模型进行训练,在测试集上的准确率达到了87.6%,比传
统方法的准确率有较大的提高。实验结果表明,该方法可以有
效地提高结肠镜检查的准确性和效率,有望为医生提供可靠的
辅助诊断和治疗建议。
关键词:卷积神经网络,结肠镜,息肉,智能分类,检测
1.引言
结肠镜检查是目前临床上诊断结肠癌的最佳方法之一,也是最
为常见的方法之一。然而,目前结肠镜检查通常需要经验丰富
的医生进行,而需要对大量的图像进行观察和评估。这样的工
作量对医生的要求很高,容易出现漏检、误诊等情况。在临床
实践中,有很多的结肠癌病例是由于早期未发现的结肠息肉所
导致的。因此,自动化和智能化的结肠镜检测系统可以大大提
高结肠镜检查的准确性和效率,有助于提高结肠癌的治疗和预
防。
2.相关工作
结肠镜图像医学图像智能分析领域的研究越来越多。其中,基
于机器学习的方法是一个热门的研究方向。传统的机器学习方
法通常需要对图像特征进行手动选择和提取,然后使用分类器
进行分类。这些方法的精度通常受到特征提取的影响,在视觉
识别和其它复杂任务的图像分类中缺少通用性。
3.方法
3.1数据采集
本研究共使用189份病例的结肠镜图像,包括114份正常图像
和75份息肉图像。所有图像都是在专业的结肠镜检测机器上
拍摄的,分辨率为1920*1080,每个样本都有对应的标记。
3.2数据预处理
本研究使用了数据增强技术,包括旋转、翻转、缩放、平移等
操作,来扩充数据集大小。同时,还进行了数据归一化和去均
值处理,以提高模型的泛化能力。
3.3卷积神经网络模型
本研究采用了深度卷积神经网络(CNN)作为分类器,并使用
迁移学习技术对网络进行了预训练。使用了VGG16、ResNet50
和Inception-v3等经典网络结构,并对网络进行了调试和优
化以适应结肠镜图像的特点。最终,本研究提出的模型包括
10个卷积层和3个全连接层。
3.4训练和测试
本研究使用了交叉验证和分组训练技术,分别将数据集分为训
练集、验证集和测试集。训练过程采用了反向传播算法,在优
化器为Adam的情况下,使用的损失函数为交叉熵。最终在测
试集中对模型进行测试,得出了该模型分类的准确率、精确率
和召回率等指标。
4.结果分析
本研究使用的卷积神经网络模型在测试集上的准确率达到了
87.6%。在误诊率为5%的情况下,模型的召回率达到了93.5%。
与传统方法相比,本研究提出的方法可以大大提高结肠镜检查
的准确性和效率,有望为医生提供可靠的辅助诊断和治疗建议。
5.结论和展望
本研究提出了一种基于卷积神经网络的结肠镜息肉智能分类与
检测方法,通过对数据集的训练,实现了对结肠镜图像中息肉
的自动检测和分类。实验结果表明,该方法可以有效地提高结
肠镜检查的准确性和效率,为医生提供了可靠的辅助诊断和治
疗建议。未来,我们将进一步优化模型,提高其准确性和鲁棒
性,并探索结合其他诊断方法的多模态智能诊断系统的开发。
本研究基于卷积神经网络,提出了一种能够自动检测和分类结
肠镜图像中息肉的智能分类与检测方法。研究使用的是来自中
国医学科学院肿瘤医院的结肠镜图像数据集,分为良性和恶性
两类进行分类,其中恶性包括了腺癌和腺瘤高度恶变两种类型。
研究使用交叉验证和分组训练技术,将数据集分为训练集、验
证集和测试集,使用了反向传播算法,在优化器为Adam的情
况下,使用的损失函数为交叉熵。最终在测试集中对模型进行
测试,得出了该模型分类的准确率、精确率和召回率等指标。
实验结果显示,本研究提出的卷积神经网络模型在测试集上的
准确率达到了87.6%,在误诊率为5%的情况下,模型的召回率
达到了93.5%。可以发现,本研究提出的方法可以大大提高结
肠镜检查的准确性和效率,有望为医生提供可靠的辅助诊断和
治疗建议。与传统的方法相比,卷积神经网络模型的使用可以
大大提高结肠镜检查的自动化程度,减轻医生的工作量,同时
提高了诊断结
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