[发明专利]一种基于双重注意力多示例深度学习的医学图像分类方法在审
| 申请号： | 202011294799.1 | 申请日： | 2020-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN112529042A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 张道强;朱文勇;孙亮 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 陆烨 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双重注意力多示例深度学习的医学图像分类方法，该方法包含如下步骤：1)采集M个医学图像，并基于分类任务对原始图像设置正负标签；2)基于医学图像的体素特征，确定K个固定位置作为输入图像特征的采样点；3)对双重注意力的多示例深度学习网络模型进行训练；4)更新多示例学习模型；5)将新的医学图像输入至训练好的多示例学习模型中，判断该医学图像的类别标签。本发明能够增强局部辨识力并权衡不同区域的特征信息权重，更符合医学图像的实际情况图像，更有助于提高医学图像分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双重 注意力 示例 深度 学习 医学 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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