[发明专利]基于肺部肿瘤影像划分样本空间下的集成ResNet-NRC方法在审
| 申请号： | 202010323907.7 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111582330A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 周涛;陆惠玲;霍兵强;贺钧;丁红胜;张飞飞;董雅丽 | 申请（专利权）人： | 北方民族大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 750021 宁夏回族*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于肺部肿瘤影像划分样本空间下的集成ResNet‑NRC方法，包括如下步骤：收集同一肺部肿瘤的三种维度下的医学图像信息，即三模态数据集CT、PET、PET/CT；根据三模态数据集CT、PET、PET/CT划分出三个模态的样本特征空间；根据三个模态的样本特征空间构建三种模态的残差神经网络模型，即基分类器；采用相对多数投票法对三种基分类器进行组合，形成最终分类识别结果。本发明分类精确度优，满足对基分类器的精确度高和差异性大的条件，可有效解决高维数据的优化问题，特异性和灵敏度等各项评价指标也较高，该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 肺部 肿瘤 影像 划分 样本 空间 集成 resnet nrc 方法 | ||
【主权项】：
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