[发明专利]一种基于卷积神经网络的肺结节图像块检索方法及装置有效
| 申请号： | 201710092869.7 | 申请日： | 2017-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN106874489B | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 王海洋;廖华明;盛玉娇;刘衍琦;程学旗;刘玮 | 申请（专利权）人： | 烟台中科网络技术研究所;中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/53 | 分类号： | G06F16/53;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人： | 尉保芳 |
| 地址： | 264003 山东省烟台*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的肺结节图像块检索方法及装置，通过对获取的肺结节图像块进行切片处理，得到至少两张肺结节切片扫描图，通过构造卷积神经网络提取肺结节切片扫描图的图像特征，得到肺结节的局部特征集合，获取数据库中所有肺结节的局部特征集合，对所有肺结节的局部特征集合进行聚类构建视觉词典，基于视觉词典获取肺结节带权特征向量，通过倒排索引的方式对肺结节带权特征向量构建索引库，根据输入的查询信息对索引库执行检索，得到符合查询条件的肺结节图像块。本发明能够快速、准确的检索出与待检索肺结节最相似的肺结节图像序列。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 结节 图像 检索 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的肺结节图像块检索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取肺结节图像块；步骤2：对肺结节图像块进行切片处理，得到至少两张肺结节切片扫描图；步骤3：通过构造卷积神经网络提取肺结节切片扫描图的图像特征；步骤4：将任意一张肺结节切片扫描图的图像特征作为肺结节的一个局部特征，得到肺结节的局部特征集合；步骤5：重复步骤1‑4，获取数据库中所有肺结节的局部特征集合；步骤6：对所有肺结节的局部特征集合进行聚类、构建视觉词典；步骤7：基于视觉词典获取肺结节带权特征向量，通过倒排索引的方式对肺结节带权特征向量构建索引库；步骤8：根据输入的查询信息对索引库执行检索，得到符合查询条件的肺结节图像块。
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