基于深度學習的甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性預測方法研究
作者：陳德華; 周東陽; 樂嘉錦 東華大學計算機科學與技術(shù)學院; 上海201620
摘要：甲狀腺結(jié)節(jié)是一種常見臨床疾病,其發(fā)病率逐年增高。對于診治甲狀腺結(jié)節(jié)的首要問題是明確及鑒別其良惡性質(zhì)。為了提高甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性預測的準確率,提出一種基于深度學習的甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性鑒別方法。實驗在真實醫(yī)療數(shù)據(jù)集上對比了深度學習算法與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和邏輯回歸算法,結(jié)果表明基于深度學習的預測方法具有最高的準確率,在非稀疏數(shù)據(jù)和稀疏數(shù)據(jù)集上分別達到94%和88.84%。
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微型機與應(yīng)用雜志
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