[发明专利]一种基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法在审
| 申请号： | 202010910497.6 | 申请日： | 2020-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN111968113A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 曾令李;高凯;胡德文;沈辉;范智鹏 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T17/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于最优传输映射的脑影像二维平面图像映射方法，包括获取待映射的脑影像数据；将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面，并获取三维网格顶点的形态学测量值；将脑皮层三维网格表面映射为二维平面并进行网格化；将三维网格顶点的形态学测量值映射到二维平面，得到二维平面图像；对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习。本发明实现了成熟的二维卷积神经网络模型在三维/四维脑影像数据上的运用，克服了三维/四维脑影像数据缺乏性能优良的深度学习模型的瓶颈，可利用二维卷积神经网络模型进行迁移学习，解决了脑影像样本小而模型训练难的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最优 传输 映射 影像 二维 卷积 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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