[发明专利]一种应用于乳腺X线图像异常识别的深度融合分类方法有效
| 申请号： | 202010526315.5 | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111680687B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 于祥春;庞巍;许晴;梁苗苗 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌大牛知识产权代理事务所(普通合伙) 36135 | 代理人： | 喻莎 |
| 地址： | 341000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用于乳腺X线图像异常识别的深度融合模型及其分类方法，涉及图像处理方法技术领域，该方法对乳腺X线图像进行预处理以去除噪声并提高图像质量；收集异常组织图像类别(即良性和恶性)的感兴趣区域(ROI)，并从正常组织图像类别的随机位置提取ROI；从ROI图像中随机提取更小的ROI子块图像；构建深度融合模型，并采用ROI子块图像训练深度融合模型；使用多数表决完成每一个ROI图像的分类，以获得最终预测，该方法融合所有预训练VGG16五个块的深度信息，使得每一个模块的不同通道之间的信息将高度相关，1×1卷积层将整合跨通道信息并进一步实现降维，并可以有效地减少模型参数，从而提升模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 乳腺 线图 异常 识别 深度 融合 分类 方法 | ||
【主权项】：
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