深度学习在咽喉新生物识别中的应用研究

来源：计算机工程与应用杂志2019年第3期北京时间：

作者：田永良1，张 劲1，刘 凯1，汤 炜2，田卫东2

单位：1.四川大学 电气信息学院，成都 610065；2.四川大学 华西口腔医学院，成都 610041

摘要：咽喉新生物是声带及其附近区域生长有新生组织，影响正常咽喉功能的咽喉常见疾病之一。目前，咽喉新生物主要是医生通过拍摄喉镜照片来进行诊断，由于医生个体临床经验的差异，在新生物疾病的诊断上往往存在不同诊断结果，常常有误诊的情况发生。而新生物疾病若不能及时确诊和治疗就有可能演变成喉癌的可能。基于此，提出了基于深度学习的咽喉新生物疾病识别算法，通过多层较小的卷积核在大量标注的训练集上逐层提取特征，在反向传播的过程中只保留有效特征，最终得到很好的拟合效果，在测试集上也达到了很好的泛化表现。具有一定的实际应用价值。

关键词：深度学习,神经网络,特征,喉镜,咽喉新生物