資料介紹
提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動識別超聲心動圖標準切面的方法,并可視化分析了深度模型的有效性。針對網(wǎng)絡(luò)全連接層占有模型大部分參數(shù)的缺點,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)、降低過擬合風(fēng)險,通過類別顯著性區(qū)域?qū)㈩愃谱⒁饬C制引入模型可視化過程。通過超聲心動圖標準切面的識別問題案例,對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的魯棒性和有效性進行解釋。在超聲心動圖上的可視化分析實驗表明,改進深度模型作出的識別決策依據(jù),同醫(yī)師辨別分類超聲心動圖標準切面的依據(jù)一致,表明所提方法的有效性和實用性。
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