一種醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)方法、系統(tǒng)、終端以及存儲(chǔ)介質(zhì)

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110758116.1 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113378984A 公開(kāi)（公告）日 2021-09-10
申請(qǐng)公布號(hào) CN113378984A 申請(qǐng)公布日 2021-09-10
分類(lèi)號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類(lèi) 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 艾壯;陸亞平 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 國(guó)藥（武漢）醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室有限公司
代理機(jī)構(gòu) 深圳市科進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 魏毅宏
地址 430000湖北省武漢市東湖新技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)高新大道818號(hào)武漢高科醫(yī)療器械園B22棟5層1-4號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請(qǐng)涉及一種醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)方法、系統(tǒng)、終端以及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括：獲取醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集；對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行上采樣，使得所述醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集中各個(gè)類(lèi)別的圖像樣本達(dá)到均衡；將上采樣后的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，根據(jù)訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括InceptionV3、InceptionResNet以及Xception三個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，將三個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行匯總，輸出圖像分類(lèi)結(jié)果。本申請(qǐng)能夠在盡量保證圖像類(lèi)別信息的基礎(chǔ)上使各個(gè)類(lèi)別之間的圖像均衡化，降低由于數(shù)據(jù)集不平衡帶來(lái)的誤差影響，并提高網(wǎng)絡(luò)模型分類(lèi)的準(zhǔn)確率與召回率。