摘要：文章将深度学习应用于颈动脉斑块超声图像识别，分析讨论了不同感兴趣区域（Region of Interest，ROI）选取方式对卷积神经网络识别斑块性能的影响，并通过迁移学习来训练卷积神经网络。实验结果表明，采用分割出血管内外膜的ROI作为训练集时，网络的识别能力最好，受试者操作特性（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线下面积为0.972。另外，用分割出血管内外膜的ROI对网络进行预训练，之后再用原始ROI进行微调，也可以有效提高卷积神经网络对原始ROI的识别能力，ROC曲线下面积从0.802提高至0.856。

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