基于计算机深度学习的医学图像智能辅助诊断系统研究
计算机视觉与模式识别
2024-04-30 v1 人工智能
摘要
本文将 Struts 和 Hibernate 两种架构结合使用，通过 DAO（数据访问对象）存储和访问数据。随后建立了适用于深度网络的双模式湿度医学图像库，并提出一种基于图像的双模式医学图像辅助诊断方法。通过对各种特征提取方法的测试，最佳操作特性下曲线下面积（AUROC）为 0.9985，召回率为 0.9814，准确率为 0.9833。该方法可应用于临床诊断，是一种实用方法。任何外来门诊医生都可以通过系统快速注册，或登录平台上传图像以获得更准确的图像。通过该系统，每个外来门诊医生都能快速注册或登录平台进行图像上传，从而获得更准确的图像。图像分割可指导临床部门的医生。随后对图像进行分析，以确定肿瘤的位置和性质，以便进行针对性治疗。
引用
@article{arxiv.2404.18419,
title = {Research on Intelligent Aided Diagnosis System of Medical Image Based on Computer Deep Learning},
author = {Jiajie Yuan and Linxiao Wu and Yulu Gong and Zhou Yu and Ziang Liu and Shuyao He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.18419},
year = {2024}
}