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摘 要:本发明公开了一种基于深度学习的肺炎图像分类方法及系统,属于医学影像分类处理领域,本发明要解决的技术问题为如何熟练运用计算机辅助诊断(CAD)技术,实现对x射线图像中患有肺炎的图像进行分类,采用的技术方案为:该方法是通过使用迁移学习作为初始化数据,对所选取的肺部x图像样本数据进行增强处理,提取样本特征之间的关联,再将提取到的样本特征映射到输出空间上进行肺部x图像的分类;具体如下:数据预处理;Lsception模型融合:通过Lsception模型对肺部x图像进行特征提取,通过提取的肺部特征完成对肺部x图像的预测分类;Lsception模型优化:通过优化器、损失函数、数据评估及超参数修改优化Lsception模型;评价预测结果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110719421.X | 专利名称: | 基于深度学习的肺炎图像分类方法及系统 |
申请日: | 2021-06-28 | 申请/专利权人 | 齐鲁工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市长清区大学路3501号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2022-04-26 | 转让价格: | 28000.0元 |
公开/公告号: | CN113449791B | 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) |
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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 |