一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的病變圖像的分類和分割方法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202010336572.2 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN111428066B | 公開(公告)日 | 2021-08-24 |
申請公布號 | CN111428066B | 申請公布日 | 2021-08-24 |
分類號 | G06F16/55;G06F16/51;G06F16/58;G06T7/10;G06N3/04 | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
發(fā)明人 | 汪彥剛;溫敏立;陳陽 | 申請(專利權)人 | 南京圖格醫(yī)療科技有限公司 |
代理機構 | 南京鐘山專利代理有限公司 | 代理人 | 劉林峰 |
地址 | 210000 江蘇省南京市江寧區(qū)天驕路100號華清園8棟604室 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的病變圖像的分類和分割方法,具體包括以下步驟:(1)采集病人的標準白光圖像,將采集到的白光圖像基于嚴格的組織學證據(jù)進行標注類別和分割標注并作為圖像數(shù)據(jù)庫;(2)構建病變分類網(wǎng)絡Dual?streamELNet,得到病變分類模型;(3)構建病變U?Net分割網(wǎng)絡,得到病變分割網(wǎng)絡模型;(4)將待測試的病變白光圖像輸入病變分類網(wǎng)絡Dual?streamELNet中,得到病變所屬類別;將所述類別的病變白光圖像輸入到指定的U?Net分割網(wǎng)絡模型中,得到病變分割結果。病變分類網(wǎng)絡Dual?streamELNet基于GlobalStream和LocalStream模型提取全局和局部特征,有效的提高了最終的分類結果。 |
