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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的MRI肿瘤体素检测方法,分为五步;第一步以AlexNet模型为基础,建立双路径双卷积核3D CNN模型框架,上路径采用大卷积核提取病灶区域与周边组织的相关性等特征,下路径采用小卷积核提取病灶区域本身的纹理、大小等特征;第二步在框架的卷积层之前加入1×1×1卷积核进行特征降维;第三步基于所构建的模型进行训练,并对原数据集进行样本扩充;第四步将CNN模型变成FCN模型;第五步在扩充过的数据上优化已经预训练的3D FCN模型,得到最终MRI肿瘤体素分类模型。该方法能在保证特征提取的全面性基础上,有效避免信息冗余,大幅减少参数量,降低计算成本,提高分类精度。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910066668.9 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的MRI肿瘤体素检测方法 |
申请日: | 2019-01-24 | 申请/专利权人 | 江苏大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省镇江市京口区学府路301号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 机器视觉 医疗影像 医疗检测 智慧医疗 核磁共振 MRI搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109886929B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |