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利用數(shù)據(jù)挖掘方法對醫(yī)學(xué)圖像做分析是目前研究的熱點之一，常用的挖掘方法首先需要從醫(yī)學(xué)圖像中提取特征，然后進(jìn)行分類分析。目前，應(yīng)用最多的是提取圖像的統(tǒng)計特征，這種方法對所提取的特征有很強(qiáng)的依賴性。采用一種深度學(xué)習(xí)的新方法——卷積受限玻爾茲曼機(jī)模型，并且采用改進(jìn)的快速持續(xù)對比散度算法對模型進(jìn)行訓(xùn)練。該方法直接從乳腺X光圖像中自主學(xué)習(xí)特征并利用學(xué)習(xí)到的特征對圖像進(jìn)行分類。實驗結(jié)果顯示，新方法對醫(yī)學(xué)圖像的分類精度相對于已有方法有明顯的提升。
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