期刊简介
本刊是全国生物医学工程工作人才沟通学术思想、交流学术经验的园地。报道有创造性的最新科研论文和研究简讯。包括学科有：人工器官和生物医用材料，生物效应，生物信息与控制；生物力学；生物医学仪器；中医工程；临床工程等。读者对象是国内外生物医学工程学工作者、医务工作者以及其他从事自然科学研究和有关工程技术人员。
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首页>中国生物医学工程学报杂志
- 杂志名称：中国生物医学工程学报杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中国生物医学工程学会
- 国际刊号：0258-8021
- 国内刊号：11-2057/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录：医学文摘, 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 文摘与引文数据库, 国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 上海图书馆馆藏, SA 科学文摘(英), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CA 化学文摘(美), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 知网收录(中)
基于卷积神经网络和多信息融合的三维乳腺超声分类方法
孔小函；檀韬；包凌云；王广志
关键词：三维乳腺超声, 医学图像分类, 卷积神经网络, 多信息融合
摘要：乳腺肿瘤超声图像的自动分类对于提高医生的工作效率和降低漏诊率具有十分重要的意义.新型的三维乳腺超声数据包含更多的可用于诊断的信息,但由于超声成像机理导致不同方向上的图像表现不同.针对该种乳腺超声数据,利用卷积神经网络结构的灵活性和自动学习的特性,提出3种改进的卷积神经网络模型,使其分别可以接受横截面图像输入、横截面和冠状面的双图像输入、图像和文本信息同时输入,并研究不同信息的融合对于提升乳腺肿瘤自动分类准确率的影响.在研究中,采用880幅图像(良性401幅,恶性479幅)及其标注信息进行5折交叉验证实验,得到各模型的准确率及AUC.实验结果表明,设计的模型可以适应图片与文本信息的输入,多信息融合的模型比只接受图像输入的模型准确率提升2.91％,达到75.11％的准确率和0.829 4的AUC.这些模型的提出,为多信息融合的卷积神经网络分类应用提供参考.
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