[发明专利]一种基于多分类模型的图像分类装置及分类方法有效
| 申请号： | 201810513084.7 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108805181B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 雷海军;赵雨佳;雷柏英;罗秋明;杨张 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 王永文;刘文求 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多分类模型的图像分类装置与分类方法，装置包括：图像预处理模块，用于获取待分析样本的核磁共振T1加权图像，并进行预处理；特征提取模块，用于对预处理后的图像进行特征提取，提取出影像学特征；特征融合模块，用于将提取出的影像学特征进行融合，形成特征空间；特征筛选模块，用于从特征空间中筛选出具有判别能力的特征，并构建多分类模型；检测分析模块，用于利用多分类模型对待分析样本的图像测试数据进行分析，输出分类结果。本发明通过采用不同分割区域模板对大脑图像进行特征提取，将这些不同的特征融合在一起，构建多分类模型，将图像分成不同的目标类别，有利于对图像进行准确分类，实现更高效且快速的图像处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 模型 图像 装置 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多分类模型的图像分类装置，其特征在于，所述装置包括：图像预处理模块，用于获取待分析样本的核磁共振T1加权图像，并进行预处理；特征提取模块，用于利用不同的分割区域模板对预处理后的图像进行特征提取，提取出影像学特征；特征融合模块，用于将提取出的影像学特征进行融合，形成特征空间；特征筛选模块，用于将所述特征空间与自适应稀疏学习特征选择方法结合，从所述特征空间中筛选出具有判别能力的特征，并构建多分类模型；检测分析模块，用于利用所述多分类模型对待分析样本的图像测试数据进行分析，输出分类结果。
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