基于CNN迁移学习的甲状腺结节检测方法

将人工智能应用到医学图像中可减少医生工作量和患者的重复检查。针对现有甲状腺结节检测方法处理过程繁琐、特征提取困难等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的甲状腺结节检测方法。针对数据样本量小的限制,提出利用预训练与迁移学习改善网络性能的策略。根据不同结构CNN能够提取不同层次特征的特点,提出融合浅层与深层网络的方法。通过医院收集的3 414张图片对提出的方法进行验证,最终准确率为91.60%,灵敏度为90.08%,特异性为93.24%,接收者操作特征曲线下面积为96.55%。