[发明专利]改进GoogLeNet神经网络下多模态医学图像分类方法在审
| 申请号： | 202011427610.1 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112465058A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 徐文龙;楚阳;李霞 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种改进GoogLeNet神经网络下多模态医学图像分类方法，对基于双模态影像MRI、PET生物特征进行训练提取特征并分类，在GoogLeNet模型的基础上进行修改，保持模型深度和宽度的前提下，提高网络特征提取性能，也更充分适应医学影像固有高维属性；由于双模态医学影像数据量的局限性，发明采用数据扩增方法，扩大数据样本数量，有效防止由于样本量的局限所带来的过拟合问题。最后通过双模态影像的分类结果，结合皮尔逊积矩相关系数PPMCC，以及临床评估数据MMSE表和CDR表来对NC、MCI、SMCI、PMCI以及AD阶段进行综合分类评估并分析出ROC曲线。本发明提高了分类效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 改进 googlenet 神经网络 下多模态 医学 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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