[发明专利]基于特征迁移的肺部CT图像分类方法有效
| 申请号： | 202110769959.1 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113486959B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 杨东海;杜志昭;许淑茹;黄仲庆 | 申请（专利权）人： | 漳州卫生职业学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06T5/00;G06T7/40;G06V10/774 |
| 代理公司： | 广东金泰智汇专利商标代理事务所(普通合伙) 44721 | 代理人： | 江丽娇 |
| 地址： | 363000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于特征迁移的肺部CT图像分类方法，包括如下步骤：首先，对CT图像进行滤波、拉伸和数据增强。其次，应用特征可视化改进网络架构进行图像特征迁移，减少超参数调整，降低网络训练对标签图像的依赖。最后，使用改进网络对CT图像提取特征，并用K近邻算法、支持向量机和随机森林进行分类评价。在公开CT图像数据集上与6种对比算法进行实验验证。实验结果表明，改进网络分类准确率为93.3％，精确率为96.9％，模型最小、分类时间最少，具有较好的鲁棒性，有效改善了肺部CT图像的诊断效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 迁移 肺部 ct 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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