[发明专利]一种基于空谱融合深度学习的医学高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202110467404.1 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN113239755B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 李树涛;郝乔波;裴宇;周嵘;汪留安;孙俊 | 申请（专利权）人： | 湖南大学;富士通研究开发中心有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙明新专利代理事务所(普通合伙) 43222 | 代理人： | 徐新 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 一种基于空谱融合深度学习的医学高光谱图像分类方法，包括数据预处理；根据输入的数据集，计算得到对应相量(phasor)特征并与高光谱图像组合，根据已有标签的训练样本，采用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法来增加少数类样本，输入扩增后的训练样本集对一维深度神经网络和二维卷积神经网络进行训练，采用训练好的一维深度神经网络和二维卷积神经网络分别对测试集高光谱图像进行像素级分类；对分类结果进行融合并采用边缘保持滤波对融合后结果图进行优化；根据输入的三维高光谱图像，采用主成分分析技术，对输入的三维高光谱图像进行降维，基于获取的前三个主成分，采用全卷积网络对降维后的测试集的高光谱图像进行分割得到背景分割结果，将优化后分类结果图与背景分割结果融合，得到最终人脑胶质母细胞瘤分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 融合 深度 学习 医学 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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