南方科技大学知识苑(SUSTech KC): 基于迁移学习无创评估掌指关节滑膜病变的判别模型

题名	基于迁移学习无创评估掌指关节滑膜病变的判别模型
作者	董发进; 徐金锋; 吴淮宇; 梁伟禺; 丁志敏; 田宏天; 叶秀钦; 廖丽斯; 宋迪
发表日期	2019-11-15
会议名称	中国超声医学工程学会第七届全国肌肉骨骼超声医学学术会议
页码	27;1;
会议地点	中国江西南昌
摘要	目的:本研究基于卷积神经网络和迁移学习,建立早期无创识别掌指关节滑膜病变的判别模型。材料和方法:选择基于TensorFlow的VGG16-D模型,45层结构,所有层都采用3X3卷积核增加网络深度,步长为1,训练集图像上对所有图像计算RGB均值;VGG全连接层有3层,总数5个池化层,分布在不同的卷积层之下,通过max pooling (最大池化)依次减少每层的神经元数量,最后3层分别是2个有4096
学校署名	第一
语种	中文
相关链接	[CNKI记录]
来源库	CNKI
成果类型	会议论文
条目标识符	http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/56495
专题	南方科技大学第一附属医院
作者单位	南方科技大学第一附属医院深圳市人民医院超声科
第一作者单位	南方科技大学
第一作者的第一单位	南方科技大学第一附属医院
推荐引用方式 GB/T 7714	董发进,徐金锋,吴淮宇,等. 基于迁移学习无创评估掌指关节滑膜病变的判别模型[C],2019:27;1;.