[发明专利]一种基于VCG16的前列腺癌图像诊断方法及系统有效
| 申请号： | 201710266237.8 | 申请日： | 2017-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN107256544A | 公开（公告）日： | 2017-10-17 |
| 发明（设计）人： | 戴川;倪岭 | 申请（专利权）人： | 南京天数信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06F19/00 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于VCG16的前列腺癌图像诊断方法及系统，其中，所述方法包括：获取前列腺MRI图像数据并对其进行预处理；基于VGG16的卷积层中公开的预训练权重提取预处理后的前列腺MRI图像的图像特征；将提取的所述图像特征作为训练数据，利用RMSprop优化器训练全连接模型bottleneck；在VGG16预训练权重与bottleneck权重的基础上，对VGG16的Conv block4和Conv block5以及全连接层使用SGD优化器进行全局优化训练；利用优化训练得到的VGG16模型，确定新输入的前列腺MRI图像表征前列腺癌的概率。本发明提供的技术方案，能够提高影响识别的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 vcg16 前列腺癌 图像 诊断 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于VCG16的前列腺癌图像诊断方法，其特征在于，所述方法包括：获取前列腺MRI图像数据并对其进行预处理；基于VGG16的卷积层中公开的预训练权重提取预处理后的前列腺MRI图像的图像特征；将提取的所述图像特征作为训练数据，利用RMSprop优化器训练全连接模型bottleneck；在VGG16预训练权重与bottleneck权重的基础上，对VGG16的Conv block4和Conv block5以及全连接层使用SGD优化器进行全局优化训练；利用优化训练得到的VGG16模型，确定新输入的前列腺MRI图像表征前列腺癌的概率。
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