[发明专利]一种基于DenseNet网络的医学图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202310639377.0 | 申请日： | 2023-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN116486182A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 田智强;施展艺;王硕;杜少毅;卜雯卿;郭昱成 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06T7/00;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 朱海临 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DenseNet网络的医学图像分类方法及系统，通过采集侧位片数据信息并进行预处理，并从预处理之后的侧位片数据信息中选取训练集，基于改进的通道注意力模块构建改进的DenseNet模型，将上述训练集输入到所述改进的DenseNet网络模型中进行训练，得到训练好的侧位片图像分类模型，利用训练好的侧位片图像分类模型对待测图像进行识别分类；本发明在对原始图像样本进行预处理后，搭建了改进的DenseNet网络模型，能够更有效地提取特征，在有一定噪声的程度下，依然能得到拟合较好的侧位片图像矢状向分类模型，提高侧位片图像的矢状向分类准确率和分类精确率，改善侧位片图像的诊断效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 densenet 网络 医学 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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