深度学习在咽喉新生物识别中的应用研究

咽喉新生物是声带及其附近区域生长有新生组织,影响正常咽喉功能的咽喉常见疾病之一。目前,咽喉新生物主要是医生通过拍摄喉镜照片来进行诊断,由于医生个体临床经验的差异,在新生物疾病的诊断上往往存在不同诊断结果,常常有误诊的情况发生。而新生物疾病若不能及时确诊和治疗就有可能演变成喉癌的可能。基于此,提出了基于深度学习的咽喉新生物疾病识别算法,通过多层较小的卷积核在大量标注的训练集上逐层提取特征,在反向传播的过程中只保留有效特征,最终得到很好的拟合效果,在测试集上也达到了很好的泛化表现。具有一定的实际应用价值。