深度學(xué)習(xí)結(jié)合放射組學(xué)特征的腎結(jié)石種類識別

摘要： 目前，術(shù)前腎結(jié)石的種類主要依靠人工進(jìn)行識別，這種依賴人工知識的方式將直接導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率不高以及診斷結(jié)果不統(tǒng)一的問題。對此，本文提出了一種基于放射組學(xué)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的腎結(jié)石種類識別框架，以期在高準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自動化的術(shù)前腎結(jié)石種類識別。首先，該框架使用放射組學(xué)方法提取三維（3D）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)淺層輸出的放射組學(xué)特征，并將提取的放射組學(xué)特征與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的深層特征相融合。然后... （共8頁）