土木工程

骨质疏松症

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但是,由于许多行业的发展,也产生了许多问题,也产生了许多疾病。因此,应该开发一个解决方案来检测这些问题。

许多感染,疾病是这样的,他们的检测程序不容易,骨质疏松症是其中之一。因此,即使在观察到症状后,其检测也是一个问题。

骨质疏松症是一种骨骼系统疾病,可根据骨密度的变化进行分类。它的结构非常有害,会导致骨折。

骨x光片图像主要用于检测这类疾病。但即使使用这些类型的仪器来检测骨质疏松症可能也很困难。

分析这类疾病的主要困难在于骨质疏松症的纹理图像。

方法使用

  • 人工神经网络(ANN)
  • 堆叠稀疏自编码器
  • x射线成像技术
  • 模糊神经网络

堆叠稀疏自动编码器(SSAE)

  • 这些由一系列的稀疏自编码器网络组成,这些网络一个堆叠在另一个之上
  • 这里的输入层是连接到自动编码器的每个隐藏层的连续网络。
  • 该自动编码器的工作是最小化输入和输出数据之间的重构误差,从而获得高级特征。
  • 该方法的主要目的是通过优化代价函数来研究从原始数据中获得的高级特征。这些被封装在权重中。

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应用于图像像素分类的其他过程是预处理,图像细分和特征提取,池化和分类。

支持向量机(SVM)

  • SVM的主要目的是通过搜索一类超平面,使其在最近的训练示例最高的空间上的功能裕度最大化,从而实现良好的类间分离
  • 结果表明,线性支持向量机分类器的性能优于其他核操作
  • 在局部特征中引入了深度网络,因此训练图像的签名是由属于该图像的特征构造的
  • 有标签附加到这些签名,帮助他们训练SVM分类器。这有助于区分骨质疏松人群(OP)与对照病例(CC)。
  • 本病的诊断效果良好,准确率为95.5%。

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骨质疏松症
2022世界杯亚洲区赛程表时间 最后更新:2021-07-02




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