[发明专利]一种基于多尺度特征融合的肺结节识别分类方法在审
| 申请号： | 202011455251.0 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112633336A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 尹宏鹏;柴毅;刘洋;廖国波 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400044 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度特征融合的肺结节识别分类方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：S1：建立训练样本；S2：建立多尺度特征融合的肺结节良恶性分类模型；该分类模型由有三个尺度的深度卷积神经网络分类模型组成，每个模型分为特征提取部分、良恶性分类部分和特征融合部分；S3：训练肺结节分割模型。该方法能够自动提取结节的高层次特征，更加准确、快速地识别和分类肺结节。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 融合 结节 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
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