发明专利已授权

基于多阶段多特征深度融合的乳腺癌图像识别方法及系统

📄 申请号：CN202010059531.3 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2020-01-19

公开号

CN111291789B

公开日

2022-07-05

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V10_25 , G06V10_46 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别医学影像分析

应用场景

乳腺癌筛查, 医学影像诊断, 计算机辅助诊断, 病理图像分析, 智能医疗

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摘要

本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于多阶段多特征深度融合的乳腺癌图像识别方法，从形状、纹理、深度学习多角度提取图像的Gist、SIFT、HOG、LBP、VGG16、ResNet、DenseNet特征；深入挖掘不同特征间蕴含的跨模态病理语义；通过早期融合、中融合、后融合进行特征融合；并构造集早期融合、中融合、后融合为一体的多阶段多特征融合模型；进行乳腺肿块的分类、识别、处理并输出处理结果。本发明通过提取乳腺造影图像的传统特征以及深度学习特征，深入挖掘不同特征间的跨模态病理语义，并设计多阶段多特征融合策略完成乳腺癌图像识别。同时，压缩核心特征的维度，以提升诊断模型的实时效率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种磁流变多级可调变惯容变阻尼装置

当前第 / 件

一种功率解耦电路

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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