[发明专利]深度学习中螺旋变换数据扩增方法、系统、介质及设备有效
| 申请号： | 202010098682.X | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN111292230B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 钱晓华;陈夏晗 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T3/00 | 分类号： | G06T3/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 徐秋平 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种深度学习中螺旋变换数据扩增方法、系统、介质及设备，所述深度学习中螺旋变换数据扩增方法包括：获取三维图像数据；将所述三维图像数据进行螺旋变换，以转换为原始二维图像；改变三维图像螺旋变换的方式，以转换为扩增二维图像；将所述原始二维图像和所述扩增二维图像进行数据整合后组成二维图像集，将不同的原始图像按照指定要求分为训练集和测试集，以将属于所述训练集的二维图像集用于训练模型的构建，将属于所述测试集的二维图像集用于所述训练模型的评估。本发明一定程度上保留了纹理等特征在三维空间上的相关性，对于一个样本而言，螺旋变换得到的二维图像比一个切面得到的二维图像包含更加全面、完整的三维信息。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 螺旋 变换 数据 扩增 方法 系统 介质 设备 | ||
【主权项】：
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