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rectal cancer Stages T2 and T3 Identification Based on Asymptotic Hybrid Feature Maps

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2023年第10期137卷 923-938页

作者： Shujing Sun Jiale Wu Jian Yao Yang Cheng Xin Zhang Zhihua Lu Pengjiang Qian R&D Center of Artificial Intelligence Systems and Applications School of Artificial Intelligence and Computer ScienceJiangnan UniversityWuxi214122China Shanghai Enterprise Information Operation Center China Telecom Group Co.Ltd.Shanghai201315China Department of Radiology Dushu Lake Hospital Affiliated to Soochow UniversitySuzhou215123China Suzhou Yunmai Software Technology Co. Ltd.Suzhou215100China

Many existing intelligent recognition technologies require huge datasets for model ***,it is not easy to collect rectal cancer images,so the performance is usually low with limited training *** addition,traditional rectal cancer staging is time-consuming,error-prone,and susceptible to physicians’subjective awareness as well as professional *** settle these deficiencies,we propose a novel deep-learning model to classify the rectal cancer stages of T2 and ***,a novel deep learning model(rectalNet)is constructed based on residual learning,which combines the squeeze-excitation with the asymptotic output layer and new cross-convolution layer links in the residual block ***,a two-stage data augmentation is designed to increase the number of images and reduce deep learning’s dependence on the volume of *** experiment results demonstrate that the proposed method is superior to many existing ones,with an overall accuracy of ***,other traditional techniques,such as VGG16,DenseNet121,EL,and DERNet,have an average accuracy of 0.6981,0.7032,0.7500,and 0.7685,respectively.

关键词： rectal cancer staging T2WI images data expansion asymptotic output layer

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