[发明专利]一种基于神经网络集成学习的皮肤镜图像的分类方法在审
| 申请号： | 202010750674.9 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN111772588A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 郭菲;宋洁;李佳玮;唐继军 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N20/20;G06T3/60;G06T7/11 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 韩帅 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于神经网络集成学习的皮肤镜图像的分类方法，包括如下步骤：1)图像数据处理单元，用于将原始皮肤图像进行预处理和分割生成病理图像数据；2)图像数据分类单元，用于对病理图像数据进行特征提取并生成病理图像分类数据；3)图像数据集成单元，用于对病理图像分类数据进行拟合处理产生病理图像强分类结果；本发明通过对皮肤镜图像的提取特征，实现对恶性黑色素瘤、良性痣和脂溢性角化病的病理图像强分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 集成 学习 皮肤 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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