[发明专利]基于多阶段多特征深度融合的乳腺癌图像识别方法及系统有效
| 申请号： | 202010059531.3 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111291789B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 李广丽;邬任重;袁天;李传秀;张红斌 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/25;G06V10/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 330013 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于多阶段多特征深度融合的乳腺癌图像识别方法，从形状、纹理、深度学习多角度提取图像的Gist、SIFT、HOG、LBP、VGG16、ResNet、DenseNet特征；深入挖掘不同特征间蕴含的跨模态病理语义；通过早期融合、中融合、后融合进行特征融合；并构造集早期融合、中融合、后融合为一体的多阶段多特征融合模型；进行乳腺肿块的分类、识别、处理并输出处理结果。本发明通过提取乳腺造影图像的传统特征以及深度学习特征，深入挖掘不同特征间的跨模态病理语义，并设计多阶段多特征融合策略完成乳腺癌图像识别。同时，压缩核心特征的维度，以提升诊断模型的实时效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阶段 特征 深度 融合 乳腺癌 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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