[发明专利]一种医学图像分类方法在审
| 申请号： | 201710011904.8 | 申请日： | 2017-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN106780482A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 张钢;林逸禹;赖华东;林栋 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06T3/60 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于图像特征迁移学习和深度学习的医学图像分类方法，通过已经训练好的在图像理解领域中表现良好的模型，对医学图像进行特征提取，然后把得到的特征图用于训练一个能够给出最后分类的卷积神经网络模型，本发明能够充分利用已有在图像理解领域表现良好的模型所提取的特征，在小规模的医学图像数据集上能够取得较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 医学 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种医学图像分类方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：原始医学图像的归一化处理、医学图像数据集的扩充、医学图像的特征图提取、卷积神经网络的设计、卷积神经网络的训练以及医学图像的分类。
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