基于卷积神经网络的颅内病变类型影像的判别

颅内病变的具体类型直接影响医生所选用的医疗方式,目前颅内病变影像的判别主要依靠医生的经验,易造成误诊。提出了一个基于卷积神经网络的精准影像分类法,通过从医院放射科电子计算机断层扫描设备采集五种较常见病变类型和一种正常颅脑CT图像作为分类的对象进行预处理。创建一个包含3个卷积层、3个池化层、1个完全连接层的卷积神经网络,并对网络采取了Dropout技术优化处理。并用所采集的颅内病变样本对神经网络进行训练和测试。通过实验将改进后的CNN算法与模板比较法及SVM等传统算法进行比较发现,分类结果的准确度明显优于传统算法,平均识别准确率可达93.54%。