[发明专利]基于局部背景增广和多通道迁移学习的胰腺肿瘤分类方法在审
| 申请号： | 202110333579.3 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113052824A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 赵柯尔;赵雨舟;管秋;韦子晗;陈奕州 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于局部背景增广和多通道迁移学习的胰腺肿瘤分类方法，首先采用较先进的病理分类模型在胰腺囊性肿瘤ROI进行良/恶性分类预训练，以筛选易混淆的肿瘤图像；接着，对该类图像进行基于GAN的数据增广，以提高易混淆图像的训练集样本量；最后，预训练的分类器在增广后的训练集进行多通道、多阶段的迁移学习，以逐步提高分类器对良/恶性胰腺囊性肿瘤ROI图像的分类准确性。在来自合作医院的胰腺囊性肿瘤CT数据集上的实验证明，本发明的方法的良/恶肿瘤分类性能优于现有的分类方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 背景 增广 通道 迁移 学习 胰腺 肿瘤 分类 方法 | ||
【主权项】：
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