發(fā)布時間：2021-08-18 17:17

　　為提高血管內(nèi)超聲（Intravenous Ultrasound,IVUS）圖像在動脈粥樣硬化識別準(zhǔn)確率,實現(xiàn)更高效的計算機輔助診斷,提出綜合使用圖像增強、特征提取和基于批量歸一化（Batch Normalization,BN）優(yōu)化殘差網(wǎng)絡(luò)的血管內(nèi)超聲圖像識別方法。使用Sobel算子在原圖像水平和垂直方向進行邊緣檢測,在此基礎(chǔ)上獲得銳化增強圖像,結(jié)合使用灰度共生矩陣提取紋理特征信息;為豐富網(wǎng)絡(luò)的特征信息,防止梯度消失,使用殘差學(xué)習(xí)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行改進。批量歸一化通過擬合數(shù)據(jù)特征分布減少內(nèi)部協(xié)變量轉(zhuǎn)移加速網(wǎng)絡(luò)收斂。實驗結(jié)果表明上述方法相比較傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)與改進前的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別錯誤率平均降低了58.23%。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

增強圖像

對于圖像特征描述和提取可劃分為數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法和特征結(jié)構(gòu)化描述方法,灰度共生矩陣作為一種常用的紋理特征提取統(tǒng)計方法,通過計算IVUS圖像中特定距離與特定方向上的兩點像素之間相關(guān)性,可以更好地反映該圖像的一系列綜合信息,如圖像方向、像素變化幅度和、變化頻率等特點,并將其特征規(guī)律提取作為結(jié)果的一部分。灰度共生矩陣通過定義兩像素(x1,y1)與(x2,y2)之間的距離d,兩點連線與所設(shè)定坐標(biāo)軸x軸之間的夾角θ來進行其元素的定義,其關(guān)系如圖2所示。如上圖所示其對應(yīng)的計算方程為式(3),其中i,j分別代表灰度級,為保留圖像細(xì)節(jié),使圖像在進行計算時更為清晰,選用64級灰度對灰度共生矩陣進行計算,M,N分別代表圖像尺寸,f(·)為計算灰度值,大括號 ([ ? ]) 中為條件像素總數(shù)統(tǒng)計。

在上一節(jié)中解決了因網(wǎng)絡(luò)深度所引發(fā)的網(wǎng)絡(luò)收斂速度問題,隨深度增加深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中會表現(xiàn)出“退化現(xiàn)象”。為保證正確率的提升使用殘差模塊和快捷連接跳躍式結(jié)構(gòu)對網(wǎng)絡(luò)模型進行優(yōu)化改進,其結(jié)構(gòu)如圖3所示。通過快捷連接的方式來構(gòu)造卷積層之間的跨層疊加,將該種快捷連接應(yīng)用于整個卷積層可獲得較好的效果。假設(shè)理想狀態(tài)下網(wǎng)絡(luò)層的最佳映射所擬合的函數(shù)為Y,x為輸入,使用快捷連接將原本輸入與網(wǎng)絡(luò)層輸出堆疊的方式使網(wǎng)絡(luò)層去擬合一個更加容易逼近的殘差函數(shù)F(x),此時殘差結(jié)構(gòu)中網(wǎng)絡(luò)層映射公式表達為式(11)。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3350298