[发明专利]基于注意力的ResNet模型的乳腺癌肿块的分类方法在审
| 申请号： | 202011459379.4 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112883992A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 李化;牛婧;袁晓辉;李强 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 王军 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于注意力的ResNet模型的乳腺癌肿块的分类方法，包括：获取分类完成的乳腺X射线图像，将注意力模块与ResNet网络模型结合，得到基于注意力的ResNet网络模型，将乳腺X射线图像输入基于注意力的ResNet网络模型进行训练，同时对基于注意力的ResNet网络模型的参数进行调整，完成对基于注意力的ResNet网络模型的训练；获取实时拍摄的乳腺X射线图像，输入至训练好的基于注意力的ResNet网络模型中，输出结果完成对实时拍摄的乳腺X射线图像中乳腺癌肿块的分类。本发明通过使用基于注意力机制的卷积神经网络对乳腺癌肿块进行良恶性分类，避免因医生主观判断失误，造成的误诊漏诊的情况，提高诊断效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 resnet 模型 乳腺癌 肿块 分类 方法 | ||
【主权项】：
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