[发明专利]一种基于可拓理论和深度学习的医学图像分类方法有效
| 申请号： | 202110690614.7 | 申请日： | 2021-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN113313203B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 潘海为;边晓菲;张可佳;陈春伶;崔倩娜;牟雪莲;滕腾 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于可拓理论和深度学习的医学图像分类方法。本发明提供了融合医学领域知识、深度学习和精细化策略的分类方法，该方法结合了医学领域特征和深度学习特征，对医学图像进行快速、准确的分类。本发明利用可拓理论中可拓关联函数来检测蓝白结构的存在性，将医学图像初步分类为良性病图像和疑似恶性病图像，采用了基于YOLOv3的改进模型YoDyCK模型，可快速准确地提取疑似恶性病图像的深度学习特征，从而提高医学图像的最终分类准确度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 理论 深度 学习 医学 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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