[发明专利]一种基于双通路网络的肺结节良恶性分类方法有效
| 申请号： | 202011158915.7 | 申请日： | 2020-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN112232433B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 顾军华;孙哲然;张亚娟 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/77;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 付长杰;张国荣 |
| 地址： | 300401 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于双通路网络的肺结节良恶性分类方法，包括：第一步，对图像进行预处理，提取肺结节图像，形成训练集和测试集；第二步，通过Res2Net类残差连接网络中进行特征提取，完成局部多特征提取；第三步，通过全局特征提取网络进行特征提取，完成全局特征提取；第四步，将局部特征和全局特征进行特征交互运算得到完成网络模型的构建；第五步，选取激活函数，将训练集输入到网络模型中进行训练完成迭代，得到训练后的网络模型；第六步，将肺结节CT图像输入到训练后的网络模型中，输出肺结节对应的良、恶性的分类概率，将分类概率最大的类别作为肺结节的最终分类结果。该方法在准确率、敏感性和特异性方面都表现出优越的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通路 网络 结节 恶性 分类 方法 | ||
【主权项】：
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