[发明专利]一种基于capsule理论和PLSA路由的医学影像分类方法在审
| 申请号： | 201810758184.6 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN108985372A | 公开（公告）日： | 2018-12-11 |
| 发明（设计）人： | 刘少鹏;贾西平;洪佳明;林智勇;马震远;丘永发;关立南;廖秀秀;高维奇 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510000 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capsule理论和PLSA路由的医学影像分类方法，本发明通过引入PLSA概率模型，设计新的capsule路由方法，相比一致性路由，该方法采用更合理的软聚类方法度量capsule之间的一致性，在此基础上设计一种融合capsule理论和PLSA路由的医学影像分类模型，更好地处理医学影像分类任务。该模型框架由基于capsule的卷积神经网络和图像重构全连接网络构成。基于capsule的卷积神经网络采用PLSA路由传递capsule之间的信息，不仅能够自动学习医学影像特征，还能更好地发现特征之间的大小、位置与方向等信息，提升分类准确率。图像重构全连接网络使用类别capsule恢复原始医学影像，旨在提高基于capsule的卷积神经网络的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 医学影像 路由 卷积神经网络 连接网络 图像重构 分类 分类准确率 分类模型 概率模型 模型框架 自动学习 度量 聚类 融合 传递 引入 恢复 发现 | ||
【主权项】：
1.一种基于capsule理论和PLSA路由的医学影像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入原始的医学影像；S2：构建基于capsule的卷积神经网络并进行分类预测，其中网络capsule层之间的路由利用概率潜在语义分析模型PLSA进行信息传递；S3：构建图像重构全连接网络；S4：输出生成的医学影像。
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