[发明专利]一种基于关键点学习的乳腺超声影像分类方法有效
| 申请号： | 202011290015.8 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112348106B | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 杨国武;陈琴;曹占涛;王刚;张孟华;孔令宇 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李梦蝶 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关键点学习的乳腺超声影像分类方法，首先将超声影像集预处理，将超声影像训练集划分为m个子集，并训练m‑1个基于神经网络的良恶性预测模型；然后根据BI‑RADS评级标准，给出6个关键点的学习方法，对输入的乳腺超声影像在每个模型上产生BI‑RADS评级的多级分类预测；最后利用投票产生BI‑RADS评级的多级分类预测结果，并调整相应的良恶性概率值，本发明解决了目前基于深度学习的乳腺超声肿瘤识别方法效果与可解释性平衡的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关键 学习 乳腺 超声 影像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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