[发明专利]医用图像分类装置及方法

摘要

本发明公开了一种医用图像分类装置，包括：样本库建立部，建立已有图像样本的数据库，并标注所述图像样本的类别；模型训练部，用于训练深度卷积神经网络模型；映射库建立部，建立与样本库中图像样本相对应的映射向量的数据库；图像输入部，用于将待分类的图像输入训练好的深度卷积神经网络模型，得到与待分类的图像相对应的映射向量；比较部，比较待分类的图像与图像样本的相似度；以及输出部，根据所述比较部的比较结果，输出分类结果。本发明提高了对医用图像识别的准确率。本发明还公开了一种医用图像分类方法。

主权项

1.一种医用图像分类装置，其特征在于，包括：样本库建立部，包括标注单元，建立已有图像样本的数据库，并标注所述图像样本的类别；模型训练部，用于训练深度卷积神经网络模型；映射库建立部，建立与样本库中图像样本相对应的映射向量的数据库；图像输入部，用于将待分类的图像输入训练好的深度卷积神经网络模型，得到与待分类的图像相对应的映射向量；比较部，比较待分类的图像与图像样本的相似度；以及输出部，根据所述比较部的比较结果，输出分类结果，其中，所述模型训练部包括：划分单元，将图像样本划分为训练集和测试集；三元组构建单元，从所述训练集中构建三元组作为训练参数，所述三元组包括基准图像、与所述基准图像属于相同类别的同类图像和与所述基准图像属于不同类别的异类图像；训练单元，将所述三元组输入深度卷积神经网络模型进行循环迭代训练。