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基于卷积神经网络和超像素模式的ABVS图像中的乳腺肿瘤自动检测
基于卷积神经网络和超像素模式的ABVS图像中的乳腺肿瘤自动检测
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基于卷积神经网络和超像素模式的ABVS图像中的乳腺肿瘤自动检测
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基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法
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为提高计算机辅助乳腺疾病检测的准确率，提出一种基于卷积神经网络的乳腺疾病检测算法。首先，分别从卷积神经网络中提取图像的浅层特征与深层特征并对其进行加权融合；其次，通过在卷积神经网络中构建 空间金字塔池化层，实现了卷积神经网络的多尺度输入；最后，在MammographicImageAnalysisSociety(MIAS) 数据集上进行验证实验。实验结果表明，本文提出的乳腺疾病检测算法平均准确率高达
基于卷积神经网络特征和改进超像素匹配的图像语义分割
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