[发明专利]一种对乳腺X线图片进行分类处理的方法

摘要

本发明一种对乳腺X线图片进行分类处理的方法，属于对乳腺X线图片进行分类处理的技术领域，所要解决的技术问题是提供一种采用GoogLeNet Inception V4对乳腺X线图片进行分类处理的方法，采用的方案包括以下步骤：第一步，对乳腺X线图片预处理；第二步，数据增强，即增加乳腺X线图片的数据；第三步，采用深度卷积神经网络进行训练；第四步，乳腺X线图片的分类；本发明适用于乳腺X线图片分类处理的领域。

主权项

1.一种对乳腺X线图片进行分类处理的方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步，对乳腺X线图片预处理去除乳腺X线图片中多余背景，步骤如下：a.将图像所有行的像素值相加得到一组数值；b.设置阈值为0，去掉步骤a中值为0的部分，保留值大于0的部分；c.对图像所有列的像素值重复以上步骤；从而得到的图像即为去掉多余背景的图像；第二步，数据增强，即增加乳腺X线图片的数据，步骤如下：将去掉多余背景的乳腺X线图片尺度随机变换到350mm×350mm；d.随机多次裁剪299mm×299mm大小区域；e.随机水平翻转180度，增加图片数量；f.加入高斯噪声；g.正则化；多次重复d至g步骤，将乳腺X线图片的数据增强；第三步，采用深度卷积神经网络进行训练采用GoogLeNet Inception V4对数据增强后的乳腺X线图片进行训练，建立一个乳腺X线图片大数据网络模型，GoogLeNet是一种在LeNet基础上发展形成的深度卷积神经网络，深度卷积神经网络采用了Inception V4结构；所述的Inception V4结构利用残差连接Residual Connection将Inception模块与残差连接（ResNet）结合；第四步，乳腺X线图片的分类将重新输入乳腺X线图片与采用深度卷积神经网络进行训练得出的大数据网络模型进行比对，得到相应的分类。