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一种结合小波变换和张量网络的医学图像分类方法

Name: 一种结合小波变换和张量网络的医学图像分类方法
Brand: 西南大学
SKU: 2021114757623
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111475762.3 📄 发布日：2026/07/24

著录项目信息

申请日

2021-12-06

公开号

CN113989576A

公开日

2022-01-28

申请人

西南大学

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_52 , G06V10_82 , G06K9_62 , G06N10_00 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

小波变换医学图像处理图像分类人工智能算法小波变换

应用场景

医学影像诊断, 辅助诊断, 图像识别, 智能医疗

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及医学图像分类技术领域，具体公开了一种结合小波变换和张量网络的医学图像分类方法，提出了一种粗粒化网络，该粗粒化网络结合了小波变换和MERA，即将D4小波编码到MERA中，形成一个内部参数固定的waveletMERA模型，并且还构建了一个如全连接层般的张量分类网络。本发明使用MNIST数据集、Covid‑19数据集和LIDC数据集进行多维验证，结果表明waveletMERA的准确率稳定居高，比CNNs的深度神经网络具有更好的粗粒化能力，使waveletMERA能够在保证精度的同时，更大程度上减少模型的参数量。结果表明waveletMERA不仅在分类上优于当前主流的深度神经网络，而且在数据预处理方面也优于普通小波变换。不仅如此，waveletMERA还具有张量网络本身的可解释性优势。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113989576A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

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当前第 / 件

一种低风阻的呼吸障碍检测补偿装置及方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：67 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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