[发明专利]基于常态模型学习的乳腺X线图像病变检测方法和装置在审
| 申请号： | 202011010216.8 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112132808A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 陈智丽;张辉;夏兴华 | 申请（专利权）人： | 沈阳建筑大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/149;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华专卓海知识产权代理事务所(普通合伙) 11664 | 代理人： | 李巨智 |
| 地址： | 110168 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明的实施例提供了一种基于常态模型学习的乳腺X线图像病变检测方法和装置。所述方法包括从乳腺X线图像中分割出乳腺区域；提取图像块，进行亮度归一化处理；选取一部分正常区域图像块作为训练集，输入到双重深度卷积神经网络模型进行训练，得到常态模型；从训练集中选取若干正常区域图像块作为模板，输入到常态模型，得到模板图像的特征向量；将测试集输入到常态模型，得到测试图像的特征向量；将模板图像和测试图像的特征向量输入到最近邻分类器执行一类分类，得到测试结果。本发明打破依赖病变特殊影像特征的传统病变检测模式，解决现有技术仅能检测特定类型病变的难题，实现所有类型病变的全方位检测，全面提高病变检出率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 常态 模型 学习 乳腺 线图 病变 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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