【摘 要】
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目的 探讨基于深度学习中的多激活卷积神经网络(MACNN)自动学习模型(简称MACNN模型)对膝关节软骨损伤的诊断效能。方法 以大样本膝关节软骨MRI图像为基础组成MACNN模型训练集
【机 构】
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淄博市第一医院,江苏大学,江苏大学附属医院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61772242)
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目的 探讨基于深度学习中的多激活卷积神经网络(MACNN)自动学习模型(简称MACNN模型)对膝关节软骨损伤的诊断效能。方法 以大样本膝关节软骨MRI图像为基础组成MACNN模型训练集,通过卷积、池化、全连接激活及分类输出等步骤对图像信息逐层交互分析,自动提取表征并学习隐藏关系,完成MACNN模型训练。选择健康志愿者23例,膝关节软骨损伤患者117例,其中膝关节镜诊断分级Ⅰ级21例、Ⅱ级39例、Ⅲ级30例、Ⅳ级27例。收集膝关节软骨损伤患者术前及健康志愿者入组后的MRI图像共2035幅,以此为基础分析传统
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