深度学习在咽喉新生物识别中的应用研究

摘要：

咽喉新生物是声带及其附近区域生长有新生组织,影响正常咽喉功能的咽喉常见疾病之一.目前,咽喉新生物主要是医生通过拍摄喉镜照片来进行诊断,由于医生个体临床经验的差异,在新生物疾病的诊断上往往存在不同诊断结果,常常有误诊的情况发生.而新生物疾病若不能及时确诊和治疗就有可能演变成喉癌的可能.基于此,提出了基于深度学习的咽喉新生物疾病识别算法,通过多层较小的卷积核在大量标注的训练集上逐层提取特征,在反向传播的过程中只保留有效特征,最终得到很好的拟合效果,在测试集上也达到了很好的泛化表现.具有一定的实际应用价值.

关键词：深度学习、神经网络、特征、喉镜、咽喉新生物

所属期刊栏目：55

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61571314;四川省科技厅应用基础项目2014JY0226

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：252-257