[发明专利]一种基于capsule理论的青光眼医学影像分类方法有效
| 申请号： | 201810759934.1 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN108921227B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 刘少鹏;贾西平;关立南;高维奇;洪佳明;李耿鑫;张倩;林智勇;崔怀林 | 申请（专利权）人： | 广东技术师范学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/26;G06K9/62 |
| 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理论的青光眼医学影像分类方法，包括图像预处理操作、构建基于capsule的卷积神经网络和构建图像重构全连接网络；图像预处理操作首先利用已有的青光眼医学影像视盘检测模型裁剪出感兴趣区域以减少干扰信息，接着融合视盘和视杯语义分割图信息，最后采用限制对比度的自适应直方图增强，从而改善图像整体或局部对比度。基于capsule的卷积神经网络不仅能够自动学习青光眼医学影像特征，还能发现特征之间的位置与方向信息，从而更加准确地识别青光眼。图像重构全连接网络使用类别capsule恢复原始青光眼医学影像，目的是提高基于capsule的卷积神经网络的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 capsule 理论 青光眼 医学影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于capsule理论的青光眼医学影像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对图像进行预处理操作；S2：构建基于capsule的卷积神经网络并输入预处理后的图像，输出青光眼识别结果；S3：构建图像重构全连接网络，使用类别capsule恢复原始图像。
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