[发明专利]基于卷积神经网络的淋巴结识别的半监督方法有效
| 申请号： | 201910815297.X | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110660045B | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 郑小青;王洪成;郑松;孔亚广;陈杰 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开的基于卷积神经网络的淋巴结识别的半监督方法。包括一下步骤：先获取并预处理淋巴结图像，得到淋巴结图像样本；将淋巴结图像样本按照9:1的比例随机分为训练数据集和验证数据集，将训练数据集进行翻转和剪切的数据增强，之后从训练数据中选取20％作为有标签数据，剩下的训练数据作为无标签数据，验证数据集不做任何处理；将训练样本集输入模型分类器并不断迭代训练，每迭代1000步使用验证样本集验证模型分类器，记录验证集的正确率。本发明的识别方法将淋巴结识别的过程实现了处理流程的简化，将淋巴结图像特征提取及风格识别融为一体，识别速度快，而且识别准确率高，收敛速度快，识别准确率高，具有较好的鲁棒性、扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 淋巴 结识 别的 监督 方法 | ||
【主权项】：
1.基于卷积神经网络的淋巴结识别的半监督方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，获取并预处理淋巴结图像，得到淋巴结图像样本；具体为将淋巴结图像归一化处理，并将归一化处理过的淋巴结图像调整为32×32×3的统一格式；/n步骤2，将步骤1得到的淋巴结图像样本按照9∶1的比例随机分为训练数据集和验证数据集，将训练数据集进行翻转和剪切的数据增强，之后从训练数据中选取20％作为有标签数据D
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