[发明专利]融合多尺度特征的密集神经网络肺部肿瘤图像识别方法在审
| 申请号： | 202011254411.5 | 申请日： | 2020-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN112348800A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 周涛;陆惠玲;霍兵强;丁红胜;田金琴 | 申请（专利权）人： | 北方民族大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 750021 宁夏回族*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
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| 摘要： | 本发明公开了融合多尺度特征的密集神经网络肺部肿瘤图像识别方法，包括：通过收集CT模态医学图像并预处理，提取不同尺度病灶ROI区域，构成多尺度数据集；所述不同尺度病灶ROI区域带有临床标记的良性或恶性肿瘤标签；将所述多尺度数据集在密集神经网络中训练，构建密集神经网络模型，提取全连接层特征向量并进行特征串行融合；在NSCR分类器中得到肺部肿瘤分类结果。本发明构建的密集神经网络模型优于AlexNet模型，可有效地利用高层信息再次发掘底层新特征，增强了特征在网络间的传播，实现和加强了特征重用；网络深度深、网络泛化能力强，肺部肿瘤分类准确度高。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 尺度 特征 密集 神经网络 肺部 肿瘤 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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