多任务网络模型对肝脏超声影像的识别和去噪

作     者：张欢 赵希梅 魏宾 ZHANG Huan;ZHAO Xi-mei;WEI Bin

作者机构：青岛大学计算机科学技术学院青岛266071 山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室青岛266000 

出 版 物：《青岛大学学报（自然科学版）》 (Journal of Qingdao University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2019年第32卷第4期

页      面：40-49页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：国家自然科学基金(批准号：61303079)资助 

主　　题：多任务网络 肝脏图像 无监督学习 图像识别 图像去噪 

摘      要：针对肝脏超声影像受噪声和边缘模糊等因素的影响,肉眼无法客观准确辨别病灶区域等问题,提出了无监督学习的多任务网络(MultiTasking-network,MT-net)算法,该算法分为MT-net(Dn)和MT-net(Cl)两部分。其中,MT-net(Dn)算法通过使用交替优化和可重复利用信息的skip-connection,分别对小样本集L′s(dataset:1937)和大样本集L′B(dataset:3424)进行去噪实验,去噪后的图像最大限度地保留了肝脏图像的纹理特征,有利于提高图像的识别率,最终得到的识别率分别为97.12%和86.84%,优于AlexNet等传统算法;MT-net(Cl)算法通过对LS和LB样本进行图像纹理特征识别,达到了92.81%和86.62%的识别率。实验结果表明,多任务网络算法中的MT-net(Dn)算法更优于MT-net(Cl)算法。