[发明专利]一种图像信息分类方法及装置

权利要求书

1.一种图像信息分类方法，其特征在于包括以下步骤：

训练分类网络，将肝脏数据集和肝脏肿瘤数据集同时输入邻居网络进行训练；

分配激活函数权重，对于所述邻居网络中肝脏分类支路的主干网络和所述邻居网络中肝脏肿瘤分类支路的主干网络每层卷积后对激活函数分配权重，网络训练过程中使每层网络选择出最佳激活函数或者激活函数的组合；

计算特征相关性，通过所述肝脏分类支路的主干网络每次训练过程中输出的肝脏概率分布和所述肝脏肿瘤分类支路的主干网络每次训练过程中输出的肝脏肿瘤概率分布计算公共特征相关性；

反向传播训练，通过所述肝脏概率分布、所述肝脏肿瘤概率分布和所述公共特征相关性计算损失度量，通过所述损失度量进行反向传播使网络收敛；

图像信息分类，将所述肝脏分类支路移除，通过训练好的肝脏肿瘤网络对测试数据集进行测试，得到图像信息分类结果。

2.如权利要求1所述的一种图像信息分类方法，其特征在于：所述训练分类网络步骤中，对数据进行随机小幅度弹性形变、旋转和平移操作。

3.如权利要求1所述的一种图像信息分类方法，其特征在于：所述训练分类网络步骤中，采用L2正则化和批归一化处理，并采用早停法训练至网络收敛。

4.如权利要求1所述的一种图像信息分类方法，其特征在于：所述训练分类网络步骤中，所述肝脏分类支路的主干网络和所述肝脏肿瘤分类支路的主干网络均由两层网络和三层网络组成。

5.如权利要求1所述的一种图像信息分类方法，其特征在于：所述分配激活函数权重步骤中，每层卷积后添加向量代表对应激活函数的权重，通过向量和激活函数点乘的方式实现激活函数自选择。

6.如权利要求1所述的一种图像信息分类方法，其特征在于：所述计算特征相关性步骤中，将所述肝脏肿瘤概率分布输入缩小分布结构差异网络计算所述肝脏概率分布与所述肝脏肿瘤概率分布公共特征相关性。

7.如权利要求1所述的一种图像信息分类方法，其特征在于：所述反向传播训练步骤还包括采用度量函数度量所述肝脏概率分布、所述肝脏肿瘤概率分布之间的距离，将所述度量函数作为约束，联合所述肝脏分类支路的损失函数、所述肝脏肿瘤分类支路的损失函数和所述约束对所述邻居网络进行反向传播训练，直至网络收敛。

8.如权利要求7所述的一种图像信息分类方法，其特征在于：所述反向传播训练步骤中，所述度量函数为MMD度量函数，具体计算公式为：

其中，MMD(P^s,P^t)为所述肝脏分类网络域概率分布和所述肝脏肿瘤分类网络域概率分布之间的距离，P^s为总体肝脏概率分布，P^t为总体肝脏肿瘤概率分布,n_s为肝脏数据集的大小，n_t为肝脏肿瘤数据集的大小，为所述肝脏分类网络域概率分布，为所述肝脏肿瘤分类网络域概率分布。

9.如权利要求8所述的一种图像信息分类方法，其特征在于：所述反向传播训练步骤中，所述肝脏分类支路的损失函数、所述肝脏肿瘤分类支路的损失函数均为交叉熵，所述约束为所述MMD度量函数，具体计算公式为：

Loss＝λLoss1+(1-λ)Loss2+MMD

其中，Loss为域适应损失函数，Loss1为所述肝脏分类网络的交叉熵，Loss2为所述肝脏肿瘤分类网络的交叉熵，λ为超参数，MMD为所述肝脏分类网络域概率分布和所述肝脏肿瘤分类网络域概率分布之间的距离。

10.一种图像信息分类装置，其特征在于：该装置执行权利要求1-9中任意一项所述的方法。