目的:研究深度學習卷積神經網絡（CNNs）在甲狀腺結節(jié)超聲圖像良惡性分類問題中的可行性并評估效果。方法:運用遷移學習的方式,對在自然圖像訓練集上獲取預訓練參數的3種卷積神經網絡模型（VGG19模型、Inception V3模型和DenseNet 161模型）進行訓練,并對其進行調整,使用甲狀腺結節(jié)超聲圖像對3種卷積神經網絡模型進行測試。結果:VGG19模型分類效果較差,正確率為88.18%,低于Inception V3和DenseNet 161模型的正確率（92.85%和92.91%）。Inception V3和DenseNet 161模型在準確度、參數數量及訓練效率上均有明顯優(yōu)勢,其中DenseNet 161模型收斂速度更快,泛化性能更佳,但運算中占用了更多顯存。結論:深度學習CNNs可輔助診斷甲狀腺結節(jié)在超聲圖像上的良惡性,且效果良好,而DenseNet 161模型在甲狀腺結節(jié)超聲圖像良惡性分類任務中表現出更佳的性能。 

【文章頁數】：5 頁

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 儀器設備
    1.2 圖像采集
    1.3 軟硬件工具
        1.3.1 軟件工具
        1.3.2 硬件工具
2 深度學習網絡模型實現
    2.1 圖像預處理
        2.1.1 數字圖像處理
        2.1.2 數據增強
    2.2 遷移學習
    2.3 模型訓練
        2.3.1 VGG 19模型
        2.3.2 Inception V3模型
        2.3.3 DenseNet 161模型
3 結果
4 討論
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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[4]甲狀腺結節(jié)和分化型甲狀腺癌診治指南[J].   中華核醫(yī)學與分子影像雜志. 2013 (02)



本文編號：3671782