[发明专利]一种基于不均衡医疗图像数据集的分类方法与系统有效
| 申请号： | 201610997896.4 | 申请日： | 2016-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN106529598B | 公开（公告）日： | 2020-05-08 |
| 发明（设计）人： | 韩赫;李建强;张苓琳;胡启东 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于不均衡医疗图像数据集的分类方法与系统，包括：提取原始医疗图像绿色通道分量；利用直方图均衡化修正提取出的灰度图像；分别从修正后的图像提取纹理特征、小波特征、轮辅特征；对提取出的特征样本按样本间距离排序；对排序后的样本划分均匀特征子集，且保证子集间的差异性；使用SVM算法与BP神经网络算法分别训练特征子集产生子分类器；组合子分类器，投票得出最终分类结果。采用本发明的技术方案，对多分类集成学习中负样本分类准确率有明显提升，这对于如医疗领域中数据集样本分布高度倾斜、多分类器训练中负样本准确率有明显提升。有助于减少误诊，从而提高分类器的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 均衡 医疗 图像 数据 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于不均衡医疗图像数据集的分类方法，其特征在于，包括：提取原始医疗图像绿色通道分量；利用直方图均衡化修正提取出的灰度图像；分别从修正后的图像提取纹理特征、小波特征、轮辅特征；对提取出的特征样本按样本间距离排序；对排序后的样本划分均匀特征子集，且保证子集间的差异性；使用SVM算法与BP神经网络算法分别训练特征子集产生子分类器；组合子分类器，投票得出最终分类结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京工业大学，未经北京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610997896.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 彩色图像和单色图像的图像处理
- 图像编码/图像解码方法以及图像编码/图像解码装置
- 图像处理装置、图像形成装置、图像读取装置、图像处理方法
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像解密方法、图像加密方法、图像解密装置、图像加密装置、图像解密程序以及图像加密程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序以及图像解码程序
- 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置、图像编码程序、以及图像解码程序
- 图像形成设备、图像形成系统和图像形成方法
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
- 图像编码装置、图像编码方法、图像编码程序、图像解码装置、图像解码方法及图像解码程序
