研究目的
利用简单的图像处理技术和卷积神经网络识别热像图中的甲状腺结节。
研究成果
GoogLeNet卷积神经网络在热成像图甲状腺结节识别中表现优于AlexNet和VGG模型，准确率达到86.22%。未来工作包括在更大规模数据集上测试该方法，并评估其他CNN架构。
研究不足
所取得的较低准确率可能是由于使用的数据集规模较小所致。采用非预训练网络以及将图像调整为固定尺寸也可能对结果产生影响。
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[IEEE 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN）- 里约热内卢（2018.7.8-2018.7.13）] 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN）- 基于卷积神经网络的红外图像甲状腺结节识别
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[IEEE 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN）- 里约热内卢（2018.7.8-2018.7.13）] 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN）- 基于卷积神经网络的红外图像甲状腺结节识别
DOI：10.1109/IJCNN.2018.8489032
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
早期发现甲状腺异?？山档图膊〗狗缦?。影像学检查是诊断过程中的重要工具，但多数检查费用较高或可能使患者暴露于过量辐射。热成像技术作为甲状腺疾病诊断（尤其是结节检测）的有趣替代方案，因其能捕捉部分温度高于正常组织的结节特征。通过图像处理技术可定位潜在甲状腺结节区域，而卷积神经网络（CNN）则用于筛选真正与结节相关的区域。CNN在临床图像分类中应用广泛，已有模型在此类问题中展现良好效果。本研究提出结合简易图像处理技术与CNN的热成像甲状腺结节识别方法，测试了三种CNN架构：基于GoogLeNet（最高准确率86.22%）、AlexNet（77.67%）和VGG（74.96%）的模型。
作者：
M. B. H. Moran，A. Conci，J. R. González，A. S. Araújo，W. G. Fiirst，Charbel P. Dami?o，Giovanna A. B. Lima，Rubens A. da Cruz Filho
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