[发明专利]一种基于BI-RADS的乳腺超声图像多尺度融合的分类方法有效
| 申请号： | 201810790245.7 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN109064455B | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 袁克虹;张学玲 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 王大伟 |
| 地址： | 518055 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BI‑RADS的乳腺超声图像多尺度融合的分类方法，其特征在于：包括步骤：前期数据准备，包括数据采集、数据预处理、数据增强和数据归一；特征提取，包括卷积、激活及池化非线性函数，综合浅层的特征图和深层特征图作为后续分类层的输入；分类；分类评价，采用各类的正确率与总的平均准确率作为分类性能评价标准。本发明公开的上述分类方法，能够对乳腺超声图像输出更精细的分类，契合临床诊断结果，有效减少误诊漏诊。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bi rads 乳腺 超声 图像 尺度 融合 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于BI‑RADS的乳腺超声图像多尺度融合的分类方法，其特征在于：包括步骤：S1、前期数据准备，包括数据采集、数据预处理、数据增强、不平衡数据集和数据归一处理；S2、特征提取，使用卷积核，输出特征图，并进行非线性函数激活后进行最大池化处理，得到浅层特征图和深层特征图，作为后续分类层的全连接层的输入；S3、分类，两个全连接后进行四个softmax二分类，每一个二分类对应四位二进制类别编码中的每一位，将类别编码间的差异映射到网络的损失函数中，使得不同错分的代价不同；S4、分类评价，采用各类的正确率与总的平均准确率作为分类性能评价标准。
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