[发明专利]医学图像语义描述方法、描述模型的构建方法及该模型在审
| 申请号： | 201811189175.6 | 申请日： | 2018-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN109559799A | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 高英;罗雄文;谢林森;王锦杰 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉;郑泽萍 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种医学图像语义描述方法、描述模型的构建方法及该模型，该构建方法包括：获取批量带语义描述的医学图像，将每张医学图像的语义描述转换为语义特征向量；将所有医学图像作为输入，将所有医学图像的语义特征向量作为输出，对改进的Inception‑Resnet特征提取网络进行训练；对每张医学图像进行特征提取后，融合获得每张医学图像的图像语义特征向量；将所有医学图像的图像语义特征向量作为输入，语义特征向量作为输出，对双向LSTM的编码‑解码器进行训练；获得由图像语义特征提取网络和双向LSTM的编码‑解码器连接构成的医学图像语义描述模型。本发明可以准确地对医学图像添加语义描述，精度较高，可广泛应用于图像处理领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 医学图像 语义描述 向量 图像语义特征 语义特征 构建 解码器 特征提取 图像处理领域 语义描述模型 输出 网络 融合 转换 改进 应用 | ||
【主权项】：
1.一种医学图像语义描述模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、获取批量带语义描述的医学图像，并将每张医学图像的语义描述转换为语义特征向量；S02、将所有医学图像作为输入，将所有医学图像的语义特征向量作为输出，对改进的Inception‑Resnet特征提取网络进行训练；S03、分别采用VGG特征提取网络和训练好的改进的Inception‑Resnet特征提取网络对每张医学图像进行特征提取后，融合获得每张医学图像的图像语义特征向量；S04、将所有医学图像的图像语义特征向量作为输入，将所有医学图像的语义特征向量作为输出，对双向LSTM的编码‑解码器进行训练；S05、获得由图像语义特征提取网络和训练好的双向LSTM的编码‑解码器连接构成的医学图像语义描述模型；其中，所述图像语义特征提取网络由VGG特征提取网络和训练好的改进的Inception‑Resnet特征提取网络连接构成，所述双向LSTM的编码‑解码器为带注意力机制的双向LSTM的编码‑解码器。
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