[发明专利]一种基于MDCLSTM-LDenseNet网络的核磁共振图像自动分类方法及装置在审
| 申请号： | 202010255476.5 | 申请日： | 2020-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN111461233A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 王琳;韩森 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜威威;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MDCLSTM‑LDenseNet网络的核磁共振图像自动分类方法及装置，属于医学图像处理领域，该方法包括以下步骤:获取不同类别受试者的核磁共振图像；对核磁共振图像进行预处理，得到训练数据集、验证数据集和测试数据集；构建的MDCLSTM‑LDenseNet网络模型进行训练；将测试数据集输入到训练完成后的MDCLSTM‑LDenseNet网络模型进行测试；得到认知正常、轻度认知障碍和阿尔茨海默病三类受试者核磁共振图像的分类结果和MDCLSTM‑LDenseNet网络模型的分类准确率，本方法及装置对所用数据集进行严格划分，避免出现数据泄露的情况，即训练数据集、验证数据集和测试数据集之间不存在交集，保证了认知正常、轻度认知障碍和阿尔茨海默病分类结果的可靠性，本方法得到的分类准确率更高，漏诊率和误诊率都更低，可以更有效可靠的辅助医生对阿尔茨海默病进行诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mdclstm ldensenet 网络 核磁共振 图像 自动 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
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