[发明专利]基于卷积神经网络的肺炎影像识别系统在审
| 申请号： | 202110981947.5 | 申请日： | 2021-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN113689409A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 汪子韵 | 申请（专利权）人： | 汪子韵 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京百年育人知识产权代理有限公司 11968 | 代理人： | 龙钰 |
| 地址： | 247100 安徽省池州市东至*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及医学影像技术领域，且公开了基于卷积神经网络的肺炎影像识别系统，包括以下方法步骤：(a)、将数据集归一体，调整尺寸为244*244，将图像划分为几个区域再分别对其进行直方图均衡化操作；(b)、利用线性插值法优化均衡化的效果，保留更多细节信息；(c)、对图像进行高斯滤波，滤波后图像更加平滑，保留图像边缘信息，通过调节参数避免图像特征过于模糊或者突变量过多；本发明中，在肺炎影像识别系统中，通过对传统算法改进，本算法引入多主干网络并行组合的特征融合模型，通过进行反卷积操作后得到像素点分离的细节信息，最后通过Concat操作融合特征信息，较好地提高了分类准确率和浅层网络分类效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 肺炎 影像 识别 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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