[发明专利]基于多层感知机的肺部组织病理图像类型辅助分类方法在审
| 申请号： | 202310082953.6 | 申请日： | 2023-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN116030306A | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 刘名扬;李立元;张天瑜;李玉光;梅智;栾岚 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/40;G06V10/32;G16H70/60;G16H30/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中理通专利代理事务所(普通合伙) 11633 | 代理人： | 刘慧宇 |
| 地址： | 130000 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 基于多层感知机的肺部组织病理图像类型辅助分类方法，涉及病理数据图像处理技术领域，解决现有的卷积神经网络、VisionTransformer中的卷积操作和自注意力机制过于复杂，算法的训练时间较长导致分类方法复杂等问题，本发明通过获得混合数据集，建立多层感知机模型以及对模型进行性能评估等步骤实现病理图像类型的辅助分类。本发明中的多层感知机模型不使用任何复杂的卷积操作和自注意力机制，模型结构简单，计算量小，处理速度快。设计了双数据流输入方式，使模型在可以捕捉全局信息的基础上还可以捕捉到局部信息，充分提取图像中的语义信息，提高模型对肺部组织病理图像的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 感知 肺部 组织 病理 图像 类型 辅助 分类 方法 | ||
【主权项】：
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