[发明专利]一种基于双路小样本学习的MRI图像分类方法有效
| 申请号： | 202110598699.6 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113222061B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 李佳奇;廖乐健;宋丹丹;贾美惠子;陈震东 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种小样本MRI图像分类方法，属于图像识别技术领域。所述方法包括：1)获取待分析的患者MRI图像数据，提取MRI‑T1w和MRI‑T2w时序图像；2)对时序图像进行归一化处理；3)对获取的归一化后数据分成训练集和测试集；4)将训练集的MRI‑T1w和MRI‑T2w时序图像分成两路独立输入到K个卷积层；5)对卷积层数据进行元迁移优化；6)将双路经过元迁移优化K层卷积层的数据进行融合，合成一路数据，输入到全连接层，生成训练好的双路小样本学习MRI图像分类模型，并输出图像分类的结果。本发明提出的双路分析模型能在小样本MRI图像情况下提升图像分类的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双路小 样本 学习 mri 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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