[发明专利]一种基于胶囊网络的甲状腺结节超声图像分类方法在审
| 申请号： | 201910237702.4 | 申请日： | 2019-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN110059730A | 公开（公告）日： | 2019-07-26 |
| 发明（设计）人： | 赵满坤;张瑞璇;魏玺;刘志强;于健;徐天一;高明;张晟;王臣汉;喻梅;于瑞国;刘凯 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T3/00;G06T5/00;G06T7/11;G06T7/70 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于胶囊网络的甲状腺结节超声图像分类方法，所述方法包括以下步骤：对甲状腺超声影像进行预处理，通过神经网络结合图像微分识别超声影像中的人工标记；通过边界调整获取用于界定甲状腺结节位置的矩形框；构建胶囊网络应用于甲状腺结节超声影像的分类中，并对胶囊网络结构进行调整；将Dropout加入调整后的胶囊网络中，稳定训练过程、改进分类效果。本发明有效克服传统卷积神经网络分类技术在池化过程中丢失重要信息、训练出的模型不具有平移、旋转不变性等问题，提高了胶囊网络在甲状腺超声影像分类任务中的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 胶囊 甲状腺结节 甲状腺超声 超声图像 超声影像 分类 网络 预处理 卷积神经网络 旋转不变性 平移 边界调整 分类技术 分类效果 人工标记 神经网络 网络结构 网络应用 训练过程 影像分类 重要信息 矩形框 准确率 池化 构建 界定 影像 图像 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于胶囊网络的甲状腺结节超声图像分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对甲状腺超声影像进行预处理，通过神经网络结合图像微分识别超声影像中的人工标记；通过边界调整获取用于界定甲状腺结节位置的矩形框；构建胶囊网络应用于甲状腺结节超声影像的分类中，并对胶囊网络结构进行调整；将Dropout加入调整后的胶囊网络中，稳定训练过程、改进分类效果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910237702.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
