[发明专利]基于卷积神经网络的胃肠道肿瘤显微高光谱图像处理方法

摘要

本发明公开了基于卷积神经网络的胃肠道肿瘤显微高光谱图像处理方法，包括以下步骤：对获得的胃肠道组织高光谱训练图像的光谱维进行降维去噪；构造卷积神经网络结构；采用分批处理方法，将得到的高光谱数据主成分，即若干个二维灰度图像作为输入图像输入构造好的卷积神经网络结构，相当于若干张输入层的特征图，采用交叉熵函数作为损失函数，利用误差反向传播算法，根据该训练批次内的平均损失函数训练卷积神经网络中的参数以及逻辑回归层参数至网络收敛。本发明利用主成分分析法对高光谱图像进行降维，既保留了足够的光谱信息和空间纹理信息，又大大降低了算法的复杂性，提高了算法的效率。

主权项

基于卷积神经网络的胃肠道肿瘤显微高光谱图像处理方法，其特征是，包括以下步骤：对获得的胃肠道组织高光谱训练图像的光谱维进行降维去噪，仅保留高光谱数据的主成分；构造卷积神经网络结构；采用分批处理方法，将每个批次内的训练样本输入构造好的卷积神经网络，每个训练样本数据为高光谱数据主成分即若干个二维灰度图像，若干个二维灰度图像相当于若干张输入层的特征图，采用交叉熵函数作为损失函数，利用误差反向传播算法，根据该训练批次内的平均损失函数训练卷积神经网络中的参数以及逻辑回归层参数直至网络收敛；将待测试图像输入训练好的卷积神经网络得到该图像为胃肠处肿瘤组织图像的概率。