[发明专利]基于CNN的胶囊网络图像定位改进算法在审
| 申请号： | 202111484964.4 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114240862A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 李新;李孟亭;董璐语 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/762;G06V10/82 |
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| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的肺炎图像的病灶定位算法，该算法在CNN精简模型的基础上，增加了批量归一化层，下采样层和Dropout层以防止过拟合特征提取，在Dropout层后添加ReLu激活函数，进一步对特征图进行降维，提高CNN模型表达能力，将CNN模型提取到的特征传入胶囊网络，通过隶属度矩阵更新聚类中心的定位信息，输出病灶的定位坐标。能够通过神经网络自动提取特征并对肺癌图像的病灶区域进行定位。本发明通过改进CNN精简模型结合胶囊网络，有效防止了过拟合现象，并且在使用少量训练集的情况下，提高了图像定位准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 胶囊 网络 图像 定位 改进 算法 | ||
【主权项】：
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