[发明专利]一种医学图像病变区域定位和分类方法

摘要

本发明公开了一种医学图像病变区域定位和分类方法，该方法包括如下步骤步骤1采集医学图像，将图像分为训练集和测试集；步骤2对训练集图像提取WLD直方图信息，并依据直方图信息对训练集特征点进行标记，放入KNN分类器中训练分类器，用测试集图像对训练好的KNN分类器进行测试，完成医学图像病变区域的定位；步骤3采用直方图门限法对定位后的图像进行分割，保留病变区域；步骤4将分割好的图像放入CNN深度模型中进行特征提取，用SVM分类器进行病变区域特征分类并输出分类结果。当病变区域占整幅图像小部分时，本发明准确率显著提高。

主权项

一种医学图像病变区域定位和分类方法，其特征在于：所述医学图像病变区域定位和分类方法通过对采集的医学图像进行病变区域定位、分割，然后将分割图像采用深度学习模型进行特征提取与分类。