[发明专利]基于深度融合卷积神经网络模型及其组织学图像分类方法在审
| 申请号： | 202010042289.9 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111368873A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 于祥春;陈贺昌;梁苗苗;许晴;何丽芳 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 石家庄轻拓知识产权代理事务所(普通合伙) 13128 | 代理人： | 王占华 |
| 地址： | 341000 *** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度融合卷积神经网络模型及其组织学图像分类方法，涉及图像处理方法技术领域。所述方法包括如下步骤：使用Reinhard染色归一化对原始的组织学图像进行归一化；通过具有50％重叠的滑动窗口在标准化图像上获取图像块；在这些图像上训练FCNN模型以进行基于图像块的分类；使用众数投票策略将一幅图像中所包括的图像块的分类结果进行整合，完成基于整幅图像的分类。所述方法能够提高图像分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 融合 卷积 神经网络 模型 及其 组织学 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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