[发明专利]一种乳腺影像识别的方法及装置

摘要

本发明实施例提供一种乳腺影像识别的方法及装置，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取乳腺影像，将所述乳腺影像输入至特征提取模块中，获取所述乳腺影像的特征图像；所述特征提取模块包括N个卷积模块，每个卷积模块中依次包括第一卷积层和第二卷积层；所述第一卷积层输出的特征图像的个数小于所述第一卷积层输入的特征图像的个数；所述第二卷积层输出的特征图像的个数大于所述第一卷积层输出的特征图像的个数；将所述特征提取模块输出的特征图像输入至分类模块中，确定所述乳腺影像中乳腺的分型。

主权项

1.一种乳腺影像识别的方法，其特征在于，包括：获取乳腺影像；将所述乳腺影像输入至特征提取模块中，获取所述乳腺影像的特征图像；所述特征提取模块包括N个卷积模块和M个下采样模块；所述N个卷积模块的每个卷积模块中依次包括第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层；将所述卷积模块输入的特征图像输入至所述第一卷积层获得第一特征图像；第一卷积层的卷积核可以为N1*m*m*N2；N1为所述卷积模块输入的特征图像的通道数，N2为第一特征图像的通道数；所述第一卷积层输出的特征图像的个数小于所述第一卷积层输入的特征图像的个数；将第一特征图像输入至所述第二卷积层获得第二特征图像；第一卷积层的卷积核可以为N2*m*m*N3；N3为第二特征图像的通道数；N3>N2；每个卷积模块输出的特征图像为每个卷积模块第一卷积层输入的特征图像和第二卷积层输出的特征图像合并后的特征图像；所述第三卷积层输入的特征图像为所述第一卷积层输出的特征图像，所述第三卷积层输出的特征图像为所述第二卷积层输入的特征图像；N，N1，N2，m，M为正整数；所述M个下采样模块中的每个下采样模块包括所述第一卷积层、所述第二卷积层、池化层和第四卷积层；将所述下采样模块的特征图像依次通过第一卷积层和第四卷积层，输出的特征图像的通道数减少，再从通过一个第二卷积层将特征图像增大回原有特征图的通道数；将第二卷积层输出的特征图像，输入至池化层，通过2*2的平均池化将特征图像的像素尺寸缩小到输入的一半，获得第一特征图像；将所述下采样模块的特征图像输入至第四卷积层，获得第二特征图像；所述第四卷积层的卷积步长设为2，第二特征图像的像素尺寸为输入的特征图像的像素尺寸一半；将所述第一特征图像和所述第二特征图像合并后，确定为所述下采样模块输出的特征图像；将所述特征提取模块输出的特征图像输入至分类模块中，确定所述乳腺影像中乳腺的分型。