[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

专利信息
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: 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】:
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