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基于卷积神经网络的膝关节炎患者的膝盖红外图像分类

摘要:目的:研究膝关节炎患者膝盖温度分布情况,有助于患者膝关节炎症的判断。方法:提出一种基于卷积神经网络的膝关节炎症的诊断方法,利用卷积神经网络识别膝盖红外图像的特征,最后把膝关节红外图像分为患者和健康者两类。在相同条件下采集400张患者膝关节红外图像和400张健康者膝关节红外图像,分别抽取若干张患者和健康者的膝关节红外图像的一部分作为训练集,剩余图像作为测试集。结果:在相同训练、测试情况下,卷积神经网络分类模型测试集判断准确度达99%,高于SVM分类模型的判断准确度。结论:卷积神经网络可作为诊断膝关节炎症的一种辅助方法。

关键词:
  • 计量  
  • 卷积神经网络  
  • 红外图像分类  
  • 膝关节炎  
作者:
吴穗岚; 陈乐; 曾涛
单位:
中国计量大学机电工程学院; 浙江杭州310018
刊名:
中国计量大学学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:中国计量大学学报

中国计量大学学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:33-1401/TB。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1990年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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