[发明专利]一种分类模型生成方法、医学影像图像分类方法及装置有效
| 申请号： | 201810765946.5 | 申请日： | 2018-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN108960260B | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 王晓婷;栾欣泽;孟健;何光宇 | 申请（专利权）人： | 东软集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 柳欣;王宝筠 |
| 地址： | 110179 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种分类模型生成方法、医学影像图分类方法及装置，该方法首先获取原始医学影像图像，再提取原始医学影像图像的至少一种图像特征，和/或，生成原始医学影像图像对应的至少一种变换图像，分别构成多组训练数据，利用每组训练数据训练生成一个基础分类模型，由各个基础分类模型共同构成医学影像图像分类模型，各个基础分类模型均具有各自的权重值，所生成的医学影像图像分类模型可以对医学影像图像进行分类，且分类的结果消除了主观性的影响，也更为准确。同时，本申请实施例可以针对任意类型的医学影像图像分别构建医学影像图像分类模型，构建医学影像图像分类模型的方式具有通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分类 模型 生成 方法 医学影像 图像 装置 | ||
【主权项】：
1.一种分类模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始医学影像图像；提取所述原始医学影像图像的至少一种图像特征，将所述原始医学影像图像的每种图像特征以及所述原始医学影像图像对应的分类标签作为一组第一训练数据；和/或，生成所述原始医学影像图像对应的至少一种变换图像，将所述原始医学影像图像对应的每种变换图像以及所述原始医学影像图像对应的分类标签作为一组第二训练数据；根据每一组第一训练数据分别对初始分类模型进行训练，分别生成一个基础分类模型；和/或，根据每一组第二训练数据分别对初始深度学习模型进行训练，分别生成一个基础分类模型；由各个所述基础分类模型共同构成医学影像图像分类模型，所述各个所述基础分类模型具有各自的权重值。
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