[发明专利]医学图像分类和分割方法和装置在审
| 申请号： | 201810006158.8 | 申请日： | 2018-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN108109152A | 公开（公告）日： | 2018-06-01 |
| 发明（设计）人： | 许燕;闫雯 | 申请（专利权）人： | 深圳北航新兴产业技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 于鹏 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种医学图像分类和分割的方法和装置，能够解决由于训练数据数量有限和医学图像的临川特征表达不完全，导致图像的分类和分割效果差的问题。该方法包括：对医学图像进行数据增强和预处理，构建分类数据集和分割数据集；构建卷积神经网络模型，提取自然图像数据集的特征，以得到卷积神经网络激活特征；基于所述分类数据集，训练所述卷积神经网络提取所述分类数据集的特征，以区分所述医学图像是有癌图像或无癌图像；基于所述分割数据集，训练所述卷积神经网络提取所述分割数据集的特征，以分割所述医学图像的癌变区域。 | ||
| 搜索关键词： | 医学图像 卷积神经网络 分类数据集 分割数据 分割 方法和装置 图像 构建 分类 预处理 数据增强 特征表达 训练数据 自然图像 数据集 癌变 激活 | ||
【主权项】：
1.一种医学图像分类和分割的方法，其特征在于，包括：对医学图像进行数据增强和预处理，构建分类数据集和分割数据集；构建卷积神经网络模型，提取自然图像数据集的特征，以得到卷积神经网络激活特征；基于所述分类数据集，训练所述卷积神经网络提取所述分类数据集的特征，以区分所述医学图像是有癌图像或无癌图像；基于所述分割数据集，训练所述卷积神经网络提取所述分割数据集的特征，以分割所述医学图像的癌变区域。
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