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计算机工程与设计 2024年第9期45卷 2828-2834页

作者：周亚琪付潇郑文太原理工大学大数据学院公共安全大数据研究所山西太原030060 中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院舰船文化产业发展研究中心北京100081

甲状腺相关眼病是一种早期病理特征不明显的常见慢性致盲性眼眶疾病,为解决诊断过程中医生主观诊断偏差导致的误诊问题,提出一种基于复合模型缩放方法的模型efficient-tao。通过优化训练过程,改进动态激活函数和随机权值平均机制提高性... 详细信息

甲状腺相关眼病是一种早期病理特征不明显的常见慢性致盲性眼眶疾病,为解决诊断过程中医生主观诊断偏差导致的误诊问题,提出一种基于复合模型缩放方法的模型efficient-tao。通过优化训练过程,改进动态激活函数和随机权值平均机制提高性能,通过图像预处理算法实现眼肌CT图像数据的直接训练。实验结果表明,模型的分类准确率达到98.34%,在其它算法评价指标中均表现良好。可视化结果进一步验证了efficient-tao算法在疾病分类中的可信度。

关键词：甲状腺相关眼病 efficient-tao 复合模型缩放模型优化医学图像分类图像预处理可信度

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基于深度学习的甲状腺相关性眼病分类应用与研究

基于深度学习的甲状腺相关性眼病分类应用与研究

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作者：周亚琪太原理工大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的不断发展和人类疾病预防意识的持续提高,医学图像的存量和增量也变得十分巨大。甲状腺相关性眼病(tao)作为眼部医学的一个重要分支存在很多亟待解决的问题,海量的CT图像给医生带来了巨大的诊断筛查压力,漏诊、误诊现象... 详细信息

随着计算机技术的不断发展和人类疾病预防意识的持续提高,医学图像的存量和增量也变得十分巨大。甲状腺相关性眼病(tao)作为眼部医学的一个重要分支存在很多亟待解决的问题,海量的CT图像给医生带来了巨大的诊断筛查压力,漏诊、误诊现象导致病人错过最佳治疗期。tao分类面临的主要挑战是疾病特征“眼肌”类别间的相似性大,正常、异常样本间的区分度不高,而现有的分类方法存在效率低下、缺乏可信度等问题。如今深度学习技术在计算机视觉领域的应用十分广泛,为tao的分类提供了新的解决思路,基于深度学习的医学图像分类方法不仅能够缓解专业医生与海量图像数据之间的数量差距,同时还能有效避免医生主观性偏差引起的误诊、错诊现象,保证患者在最佳诊疗期内就诊,对tao的快速诊断具有重要的现实意义。本文以眼肌为特征对tao疾病进行分类,主要研究工作如下:(1)图像的预处理工作能够有效提高模型的分类性能,缓解训练过程中的过拟合现象,当前CT图像的预处理主要依赖于手工方式,不仅效率低下而且耗费的成本较高。本文结合tao的眼肌特征设计了一种图像预处理算法,对CT图像中的眼肌区域进行分割,减少了数据中的干扰信息,有利于眼肌特征的分类,能够有效增强模型训练过程中的特征学习能力。该算法实现了原始CT图像到网络模型端到端的自动化处理与训练。实现tao的正确分类既要求模型具备较高的分类准确性,同时模型的计算复杂度和大小在应用中也非常重要,本文通过复合模型缩放方法设计的分类模型efficient-tao能够同时兼顾准确率和计算量。为了进一步提高tao分类结果的准确率,模型在结构中使用了自注意力机制,并改进了动态激活函数;对于训练过程中存在的震荡现象引入随机权值平均机制,有效提高了模型训练过程中的稳定性。实验结果表明,与主流模型相比,该模型在各算法评价指标上均表现良好,改进后模型的分类准确率达到了97.52%,同时通过样本分布分析和特征可视化证明了分类结果的可信度。(2)以往的研究表明缩放策略和训练优化对模型性能具有较大影响,本文对比分析了不同的模型缩放策略,提出了一种适合tao分类的权重模型缩放方法,通过控制模型的缩放维度设计基础网络模型,并通过训练优化方法对基础模型进行调优。Transformer模型在长距离建模上具有优势,其多头注意力机制能够有效提高模型的tao分类能力。本文以卷积神经网络为主干,使用局部感知单元、轻量级多头注意力和反向残差前馈网络为核心结构,提出了一种具备局部和全局特征提取能力的Transformer融合模型ER-Trans。实验表明,改进缩放策略、训练优化和模型融合能够有效提高模型性能,与主流的CNN、视觉Transformer模型相比,该模型在性能和准确率上具有明显优势,能够有效提高模型在tao任务中的分类能力。

关键词：甲状腺相关眼病医学图像分类缩放策略 efficient-tao ER-Trans

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