[发明专利]基于中央凹残差网络的前列腺多模MR图像分类方法和系统有效
| 申请号： | 202110450651.0 | 申请日： | 2021-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN113191413B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 张旭明;王拓 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B5/055 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 徐美琳 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于中央凹残差网络的前列腺多模MR图像分类方法和系统，其中方法包括：采用中央凹算子中的模糊核替换残差网络的卷积核，由此构建中央凹残差网络；利用带类别标签的前列腺多模MR图像训练中央凹残差网络，得到训练好的中央凹残差网络；利用中央凹残差网络对待分类的前列腺多模MR图像进行分类，得到分类结果。本发明基于人眼视觉特性，设计中央凹算子，提取该算子的模糊核，利用其替代残差网络中的卷积核，由此构建中央凹深度学习网络，可以提取符合人眼视觉特性的特征，由此提升前列腺多模态MR图像的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 中央 凹残差 网络 前列腺 mr 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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