一種深度可微隨機(jī)森林的腹部CT圖像器官檢測方法

摘要： 針對傳統(tǒng)隨機(jī)森林方法在處理高維、結(jié)構(gòu)復(fù)雜醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)不充分問題，提出一種基于深度可微隨機(jī)森林的腹部多器官檢測方法。所提方法先將深度學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林進(jìn)行巧妙地融合，使用全局-局部雙編碼器提取高層特征，再將特征輸入到可微隨機(jī)森林進(jìn)行樹分裂。所設(shè)計(jì)的決策注意力為每棵決策樹分配權(quán)重，利用反向傳播學(xué)習(xí)參數(shù)，構(gòu)造最終的端到端的檢測模型。與傳統(tǒng)隨機(jī)森林不同的是，所提方法采用概率的形式進(jìn)... （共9頁）