[发明专利]X射线乳腺肿块影像自动分类方法

摘要

本发明公开了一种X射线乳腺肿块影像自动分类方法。本发明首先对RGB三通道乳腺肿块影像进行三个通道的权重调整和重组，生成的乳腺肿块影像对良性恶性分类更具可分性；设计灰度网中网结构，使用以常数e为底数的指数函数对整个特征图的像素以不同权重进行重分配，按乳腺肿块影像分类规律对像素进行调整，避免了像素集中在某一狭窄区域内，实现特征增强效果，提高了乳腺肿块影像的良性恶性分类的可分性；通过灰度网中网生成特征图，输入到全连接层进行特征提取，最后使用SoftMax层进行影像分类，预测乳腺影像的良性恶性性质。

主权项

1.一种X射线乳腺肿块影像自动分类方法，其特征在于：包含三个模块：RGB通道重组子网络；灰度乳腺影像卷积特征提取模块，及特征提取和分类模块；按如下步骤进行：1)通过RGB通道重组子网络调整RGB乳腺影像三个色彩通道的权重，得到由不同权重重新组合生成的RGB格式乳腺肿块影像；2)通过灰度乳腺影像卷积特征提取模块在步骤1)生成获得的RGB格式乳腺肿块影像上进行卷积操作，从而生成特征图；具体是，使用以常数e为底数的指数函数对特征图的灰度值变换，将区分度较高的亮度区域进行拉伸，增强不同类型RGB格式乳腺肿块影像的差异性，达到特征增强的目的；3)通过特征提取和分类模块将步骤2)提取出的乳腺肿块影像的特征图输入到特征提取和分类模块的全连接层进行特征提取，再输入到Softmax层进行分类，输出乳腺肿块的良性恶性分类信息。