基于深度学习的阴道镜及磁共振图像子宫识别研究

摘要：

目的:探讨深度学习方法在阴道镜及磁共振图像识别子宫中的应用,通过对阴道镜图像中子宫颈转化区的分类、磁共振图像中子宫位置的判识,判断该算法的准确性.方法:通过对8000幅阴道镜及200例磁共振图像进行裁剪、粗分割等预处理操作,最后引入深度学习模型进行分类,并将机器分类结果与专家标注结果进行比对.结果:本文提出方法的分类结果和专家进行标注的结果进行准确率验证,准确率达到84％,算法判识效果良好.结论:深度学习等算法的引用可以部分代替医生的工作量,节省不少人力,但是在准确度上可能需要进一步的提升.

关键词：子宫、阴道镜、磁共振、深度学习

所属期刊栏目：24

分类号：R445.2(诊断学)

在线出版日期：2019-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：393-396