基于卷积神经网络的CT弦图学习与身体部位识别.pdf

"基于卷积神经网络的CT弦图学习与身体部位识别" 本文主要介绍了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对CT弦图的学习和身体部位识别。CT弦图是CT原 始数据重建得到的图像，包含更多适用于身体部位识别的有效信息。然而，目前基于CT弦图的身体部位识别研究仍比较少。 本研究使用基于CNN的深度学习对CT弦图进行特征学习，并验证其在身体部位识别任务中的可用性。实验采用了1个公开数据集（DeepLesion）和来自著名医学机构的3个临床数据集来验证本研究提出方法的性能。 Radon 变换理论对CT图像进行数据仿真得到CT弦图，并以CT弦图作为输入，构造基于CNN的分类器（Sino-Net），从而对5个最常见的身体部位（头部、颈部、胸部、上腹部以及骨盆）进行识别。实验结果表明，使用CT弦图进行身体部位识别可以达到与使用CT图像进行身体部位识别相似的性能，甚至优于基于CT图像识别的结果。 本文还讨论了基于CNN的深度学习在CT弦图上的应用，包括CT弦图的特征学习、身体部位识别算法的设计和实现，以及实验结果的分析。同时，本文也讨论了基于CT弦图的身体部位识别在医学图像分析领域的应用前景和挑战。 在深入讨论基于CNN的身体部位识别算法之前，需要了解CT弦图的概念和特点。CT弦图是CT原 始数据重建得到的图像，包含更多适用于身体部位识别的有效信息。CT弦图的特点是高维度、非线性和含噪声信息，这些特点使得基于CT弦图的身体部位识别变得非常具有挑战性。 基于CNN的身体部位识别算法可以分为两个部分：特征学习和分类器设计。特征学习是指从CT弦图中提取有代表性的特征，以便后续的分类器设计。分类器设计是指根据提取的特征，设计一个能够对身体部位进行识别的分类器。 在本文中，我们使用了基于CNN的深度学习来提取CT弦图的特征，并设计了一个基于CNN的分类器（Sino-Net）来进行身体部位识别。实验结果表明，使用CT弦图进行身体部位识别可以达到与使用CT图像进行身体部位识别相似的性能，甚至优于基于CT图像识别的结果。 本文介绍了基于CNN的CT弦图学习和身体部位识别方法，并验证了该方法在身体部位识别任务中的可用性。该方法可以应用于医学图像分析领域，帮助医生更好地诊断和治疗疾病。 关键词：CT弦图；神经网络；身体部位；多分类 本文的贡献在于： 1. 本文首次提出了基于CNN的CT弦图学习和身体部位识别方法，并验证了该方法在身体部位识别任务中的可用性。 2. 本文讨论了基于CNN的深度学习在CT弦图上的应用，包括CT弦图的特征学习、身体部位识别算法的设计和实现，以及实验结果的分析。 3. 本文讨论了基于CT弦图的身体部位识别在医学图像分析领域的应用前景和挑战。 因此，本文的贡献在于为医学图像分析领域提供了一种新的基于CNN的CT弦图学习和身体部位识别方法，并讨论了该方法的应用前景和挑战。