[发明专利]一种基于深度神经网络的乳腺癌图像识别分类方法有效
| 申请号： | 202110658703.3 | 申请日： | 2021-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113256605B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 章毅;郭泉;戚晓峰;张蕾;秦浩钧 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T5/00;G06K9/38;G06K9/42;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 谢建 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度神经网络的乳腺癌图像识别分类方法，涉及计算机应用技术领域，本发明的方法包括以下步骤：采集并预处理用于训练神经网络模型的乳腺彩超图像数据;建立并训练神经网络分割模型、生成模型和分类模型;使用分割模型对用户提交的乳腺报告进行彩超图片切割，提取彩超报告中的彩超图片形成彩超分割图片；生成模型转换彩超分割图片形式，并消除彩超分割图片存在的噪音，形成彩超规范图片;分类模型读入彩超规范图片，给出乳腺癌图像分类结果；本发明可对输入的乳腺彩超图像给与噪音消除，使分割的拍摄图片接近于报告截图，对输入数据的质量要求较低，有效降低了用户的使用难度，实际应用可操作性有效增强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 乳腺癌 图像 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
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