DenseNet-GRU:直肠癌CT影像分类的深度神经网络模型

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Mondy_xu

【摘要】

：

DenseNet是一种广泛用于影像分类的卷积神经网络,但它不具备记忆功能,无法反映卷积操作后不同特征映射之间的关联关系。若将其直接应用于判断直肠癌是否发生淋巴结转移,则无法比较直肠癌CT影像特征在深度神经网络映射过程中的变化。基于此,提出了一种新颖的深度神经网络模型DenseNet-GRU(gated recurrent unit),其核心是利用GRU获取DenseNet提取的不同影像特征之间的关

【作者】

：

贾欣齐李睿张志成王阳吕品

【机构】

：

上海电机学院电子信息学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2021年03期

【关键词】

：

DenseNet 门控循环单元深度神经网络影像特征影像分类 DenseNet gated recurrent unit deep neural netwo

【基金项目】

：

2019年上海市大学生科创项目(201911458042),上海市教育科学研究项目(C17014/17AR04)

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