[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的医疗图像分级系统和方法在审
| 申请号： | 201710982421.2 | 申请日： | 2017-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN107704886A | 公开（公告）日： | 2018-02-16 |
| 发明（设计）人： | 李轶轩;李建强;李娟;刘博;胡启东;张苓琳 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度卷积神经网络的医疗图像分级方法和系统，包括原始眼底图像的自动分割，分成视盘视杯两部分图像；提取图像绿色通道分量；利用直方图均衡化修正提取出的灰度图像；分别提取杯盘比、视神经纤维层缺损两种特征；使用深度卷积神经网络算法训练多个子分类器；组合子分类器，投票得出最终分类结果。采用本发明的技术方案，分类准确率有明显提升，有助于减少误诊，从而提高分类器的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 医疗 图像 分级 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度卷积神经网络的医疗图像分类方法，其特征在于，包括：自动分割原始图像提取原始医疗图像绿色通道分量；利用直方图均衡化修正提取出的灰度图像；分别从修正后的图像提取杯盘比特征和视神经纤维层缺损特征；使用深度卷积神经网络算法分别训练特征子集产生多个子分类器；组合子分类器，投票得出最终分类结果。
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