[发明专利]基于CNN和随机森林法的医学图像语义分割方法有效
| 申请号： | 202010316123.1 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111524140B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 王北一 | 申请（专利权）人： | 广东职业技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 刘巧霞;梁莹 |
| 地址： | 528041 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN和随机森林法的医学图像语义分割方法，包括步骤：构建分割网络，分割网络包括依次连接的输入层、CNN部分、第二全连接层、随机森林分类层和结果输出层，所述CNN部分包括五个卷积层和第一全连接层，将图像输入到输入层，对五个卷积层和第一全连接层进行训练，在第一全连接层得到各尺度的输出，将第一全连接层的所有输出结果输入第二全连接层得到融合后的特征向量，并将此特征向量作为随机森林分类层的输入；随机森林分类层根据特征向量进行特征学习与分类预测；在第一卷积层、第二卷积层、第五卷积层卷积操作后进行池化操作，所有的卷积层和第一全连接层、第二全连接层均采用Relu函数进行激活。本发明具有分割准确性高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 随机 森林 医学 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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