[发明专利]消化道内窥镜图像的多分类方法、分类装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910258671.0 | 申请日： | 2019-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN109948733B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 周永进;白俊彬;黄纬键 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774;G06T7/00 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 王永文;刘文求 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种消化道内窥镜图像多分类方法、分类装置及存储介质，方法包括：获取内窥镜图像，对内窥镜图像进行预分类，并将预分类后的内窥镜图像分成训练集、验证集以及测试集；构建卷积神经网络，将训练集中的内窥镜图像输入至卷积神经网络中进行迭代训练，并使用验证集判断迭代训练是否完成；当判断迭代训练完成后，输出训练后的图像分类模型，并将训练集输入至所述图像分类模型中，输出内窥镜图像属于各种类型的预测概率，判定内窥镜图像对应的类型。本发明无需人工提取特征，通过该网络模型可以实现更好的分类效果，提高分类准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 消化道 内窥镜 图像 分类 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种消化道内窥镜图像的多分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取内窥镜图像，对内窥镜图像进行预分类，并将预分类后的内窥镜图像分成训练集、验证集以及测试集；构建卷积神经网络，将训练集中的内窥镜图像输入至所述卷积神经网络中进行迭代训练，并使用验证集判断迭代训练是否完成；当判断迭代训练完成后，输出训练后的图像分类模型，并将训练集输入至所述图像分类模型中，输出内窥镜图像属于各种类型的预测概率，判定内窥镜图像对应的类型。
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