[发明专利]基于协同深度学习和肺部CT图像的COVID-19检测方法在审
| 申请号： | 202111558884.9 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN114187288A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 刘华锋;高艺伟 | 申请（专利权）人： | 浙江大学嘉兴研究院;浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T5/00;G06T5/30;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 王琛 |
| 地址： | 314031 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于协同深度学习和肺部CT图像的COVID‑19检测方法，其中用到的模型由2个预训练的残差神经网络(ResNet‑50)和1个协同网络组成，每个Res‑Net‑50学习图像表示和分类，并将学习到的图像表示作为协同网络的输入，该网络具有全连接结构来预测输入图像对是否属于同一类。因此，在每个ResNet‑50的分类误差和两个ResNet‑50的协作误差的监督下，可以端到端地训练协同网络模型，进一步加强网络学习特征表征的能力，能有效地对易混淆样本做出准确的判别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 协同 深度 学习 肺部 ct 图像 covid 19 检测 方法 | ||
【主权项】：
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