[发明专利]基于双线性池化应用于CT影像的颅内出血亚类型分类算法有效
| 申请号： | 202110336566.1 | 申请日： | 2021-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN113011514B | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 刘萍萍;石立达;宁港军;周求湛 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G06K9/62;G06N3/04;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 李智慧 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双线性池化应用于CT影像的颅内出血亚类型分类算法，所述算法创新性地以细粒度分类的角度去解决颅内出血亚类型分类这个问题，在CNN部分使用了紧凑双线性池化的网络架构，提高了神经网络的特征表达能力，提升了分类性能。双线性池化已经被证明是解决细粒度分类问题的有效方法。它通过对高阶统计信息进行建模，将来自两个不同源的CNN或者同源的CNN的特征看作是两种不同的特征。并对两个特征进行外积计算，然后通过池化操作进行特征融合以捕获不同特征之间的关系，进而得到更强的全局特征表示。该方法用图像平移不变的方法，对局部的成对特征进行交互式建模。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双线 性池化 应用于 ct 影像 内出血 类型 分类 算法 | ||
【主权项】：
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