[发明专利]一种基于迁移学习的深度神经网络脑肿瘤图像分类方法在审
| 申请号： | 202211387417.9 | 申请日： | 2022-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN115719336A | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 邓酩;侯立宪;柳庆龙;谢才龙 | 申请（专利权）人： | 桂林理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 一种基于迁移学习的深度神经网络脑肿瘤图像分类方法，包括4个步骤：S1数据预处理：从原始图像数据集生成两种数据集；S2构建预训练模型：预训练模型中应用的是ImageNet数据集，并将收敛后的预训练模型保存下来；S3构建改进的CNN架构模型：选定带有预训练的InceptionV3的迁移学习的深度卷积神经网络，微调网络，使整个模型进一步地适应目标任务，最终提升分类效果；S4脑肿瘤图像分类评估：分别验证已裁剪和未裁剪的数据集，通过精确度、召回率等，评价分类性能。本发明提供可以通过脑肿瘤MR图像数据集对患不同脑肿瘤的病人进行分类，利用分类的脑肿瘤MR图像辅助医生诊断，帮助病人提前发现病情和提高医生的诊断效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 深度 神经网络 肿瘤 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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