[发明专利]一种基于迁移学习的肺结节良恶性图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202111628200.8 | 申请日： | 2021-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN114494141A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 乔建苹;范燕玲;颉丽华;杨晓双;姚文龙 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 朱忠范 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像分类技术领域，提供了一种基于迁移学习的肺结节良恶性图像分类方法及系统，包括如下步骤：获取获取肺结节感兴趣区域的CT图像；对感兴趣区域图像进行预处理；根据肺结节感兴趣区域图像和优化后的深度卷积神经网络进行肺结节良恶性分类，基于迁移学习的思想，将深度卷积神经网络中softmax分类层修改为多层子网络，采用模拟退火的优化算法确定多层子网络的最优网络超参数组合。避免了手工调参的工作量大和参数未达到最优状态导致准确率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 结节 恶性 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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