[发明专利]一种基于增强卷积神经网络的病理图像分类方法在审
| 申请号： | 201710883838.3 | 申请日： | 2017-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN107784319A | 公开（公告）日： | 2018-03-09 |
| 发明（设计）人： | 李岳楠;孟婷 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H30/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于增强卷积神经网络的病理图像分类方法，所述病理图像分类方法包括以下步骤将患病与健康两类病理图片分割成固定大小图像块，赋予两类图像块对应标签作为训练样本；训练多个深度卷积神经网络作为弱分类器；将训练好的多个弱分类器集成为强分类器，实现对病理图像的分类。本方法训练多个深度卷积神经网络作为弱分类器，用带有分类错误的样本重新训练另一个分类器，最后将多个弱分类器集成，可以实现分类互补，有效提高网络的分类性能，提高对病理图片分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 卷积 神经网络 病理 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于增强卷积神经网络的病理图像分类方法，其特征在于，所述病理图像分类方法包括以下步骤：将患病与健康两类病理图片分割成固定大小图像块，赋予两类图像块对应标签作为训练样本；训练多个深度卷积神经网络作为弱分类器；将训练好的多个弱分类器集成为强分类器，实现对病理图像的分类。
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