基于深度学习的神经母细胞瘤计算机辅助分级系统的研发初探附视频

被引：3

作者：

陈龙

郑焜

沈云明

苏畅

机构：

[1] 浙江大学医学院附属儿童医院

来源：

中国医疗器械杂志 | 2019年 / 04期

关键词：

深度学习; 神经母细胞瘤; 卷积神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TH77 [医药卫生器械];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 1004 ;

摘要：

该文拟以深度学习(Deep Learning)为核心技术,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法构建不同的分类器,实现磁共振图像中神经母细胞瘤的分类和定位,并将模块进行集成实现计算机辅助诊断软件的开发,用以弥补目前磁共振检测技术在神经母细胞瘤智能识别和精准定位这一领域的空白,有效降低医生读片的工作强度,进一步促进磁共振检测技术在神经母细胞瘤诊断方面的临床应用和技术发展。

引用

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