基于密集网络改进的肺结节良恶性分类模型

所需积分/C币:18 2018-11-05 12:00:28 1.66MB PDF

讨改进后的卷积神经网络模型对肺结节进行良恶性分类的准确率。方法 以分类模型密集网络 (DenseNet)为基础模型,采用中间密度投影方法将肺结节的三维信息输入卷积神经网络进行训练,并针对肺结节良恶性 分类问题适应性改进神经网络结构,将传统损失函数cross Entropy Loss替换为Focal Loss,使网络能着重学习难以分辨 的肺结节

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