从医疗保健分析的角度来看,使用深度学习的骨质疏松症的实施分类技术

科学领域:

• 医学成像分析 医学成像分析
• 医疗保健中的人工智能
• 骨健康研究 骨健康研究

背景情况:

• 骨质疏松症是一种导致骨质恶化和骨折风险增加的疾病.
• 深度学习 (DL) 算法,包括神经网络 (NN),分析医疗图像以检测骨质疏松症.
• DL擅长从骨图像中提取骨质疏松症的复杂模式.

研究的目的:

• 研究深层卷积神经网络 (DCNN) 对于骨质疏松症分类的应用.
• 解决特征提取和DCNN中的模型融合的挑战.
• 使用优化算法增强DCNN性能,用于医疗图像分析.

主要方法:

• 利用深度卷积神经网络 (DCNNs) 来自动从骨图像中提取特征.
• 采用了松鼠搜索算法 (SSA),结合了本地搜索 (LS) 和随机搜索 (RS),以优化DCNN权重.
• 在搜索空间中进行平衡的探索和利用,以实现有效的重量优化.

主要成果:

• SSA有效地优化了DCNN权重,提高了分类性能.
• 拟议的基于SSA的DCNN证明了对搜索空间的有效探索.
• 通过优化特征学习,在识别骨质疏松症方面取得了高准确性.

结论:

• 基于SSA的DCNN模型显著提高了骨质疏松症分类的准确性.
• 这种方法提供了一个强大的方法来分析医疗成像数据来检测骨质疏松症.
• 与现有技术相比,该研究实现了96.57%的高精度.