[发明专利]级联神经网络下医学图像特征提取和分类方法在审
申请号: | 202011115303.X | 申请日: | 2020-10-19 |
公开(公告)号: | CN112215291A | 公开(公告)日: | 2021-01-12 |
发明(设计)人: | 楚阳;徐文龙;李霞 | 申请(专利权)人: | 中国计量大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明提供了一种级联神经网络下医学图像特征提取和分类方法,步骤如下:步骤1:以三种不同类别的三维影像作为网络输入,以三种类别的分类概率值作为网络输出,构建级联神经网络模型;所述级联神经网络模型为基于3DCNN和2DCNN的级联方式;步骤2:将三种已具有标签标注的影像数据进行数据预处理操作,准备好训练样本数据和测试所需数据样本;步骤3:将训练样本数据送入级联神经网络进行训练,分析并提取样本特征;步骤4:对训练网络进行参数优化,经优化后的模型,获得最优网络参数的深度级联神经网络模型;步骤5:对经处理后的影像数据送入训练好的最优参数的级联神经网络模型,并通过分类器输出最终分类结果。本发明提高了分类精度和效率。 | ||
搜索关键词: | 级联 神经网络 医学 图像 特征 提取 分类 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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