[发明专利]一种针对连续二维图像中多形态目标的自动检测方法在审
| 申请号： | 201910292922.7 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110009628A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 蒋玉婷;徐寒子;张秀明;袁杰;孙英 | 申请（专利权）人： | 南京大学;江苏省肿瘤医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华;于瀚文 |
| 地址： | 210023 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种针对连续二维图像中多形态目标的自动检测方法，包括以下步骤：对二维图像进行拉宽和目标的框定，完成数据集的制作；使用目标检测网络训练制作好的数据集，尽可能保证较高的召回率，进行多次交叉验证，得到初步的目标检测结果；将初步检测框中的内容提取出来，利用卷积神经网络完成二分类，并进行多折交叉验证，得到所有分类结果；将分类结果为非目标的检测框舍去，将分类结果为目标的检测框显示在原始拉宽图像中，最后再将图片恢复成原始尺寸，通过上述步骤结合两种卷积神经网络得到准确率较高的目标检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 分类结果 目标检测 检测框 卷积神经网络 连续二维图像 交叉验证 自动检测 数据集 二维图像 内容提取 网络训练 二分类 准确率 制作 图像 恢复 保证 图片 | ||
【主权项】：
1.一种针对连续二维图像中多形态目标的自动检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对二维图像进行拉宽，得到原始拉宽图像，对图像中的目标进行框定，得到真实标记框，将处理后的图像存入数据集D；步骤2，将数据集D划分为训练集和测试集，在训练集上使用目标检测神经网络进行训练，将测试集通过训练好的目标检测模型，得到测试集的初步目标检测结果，在训练时依次进行交叉验证，每幅图像会得到相应的检测框；步骤3，将检测框中的内容提取出来，存入数据集M并且划分出训练集与测试集，在训练集上使用分类神经网络进行训练，得到训练好的分类模型，将测试集通过训练好的分类模型，得到测试集的分类结果，在训练时依次进行交叉验证，得到所有检测框内容的分类结果；步骤4，将分类结果为非目标的检测框舍去，将分类结果为目标的检测框显示在原始拉宽图像中，最后再将图片恢复成原始尺寸。
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