一种基于特征迁移的肺部CT图像分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010457861.8
IPC分类号：G06K9/42;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00
申请日期：
2020-05-26
申请人：
漳州卫生职业学院

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著录项信息

专利名称	一种基于特征迁移的肺部CT图像分类方法
申请号	CN202010457861.8	申请日期	2020-05-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-25	公开/公告号	CN111709425A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/42 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/36 图像预处理，即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理〔3〕 G06K9/42 图形尺寸的规范化〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;4;2;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;T;7;/;0;0查看分类表>
申请人	漳州卫生职业学院	申请人地址	福建省漳州市芗城区西洋坪路29号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	漳州卫生职业学院	当前权利人	漳州卫生职业学院
发明人	杨东海;陈小娟
代理机构	广东品安律师事务所	代理人	刘井

摘要

本发明提供了一种基于特征迁移的肺部CT图像分类方法。该技术方案通过对CT图像数据进行预处理、数据增强、特征可视化确定预训练GoogLeNet网络的深度和冻结层数，有效的提取图像内在信息，提高了模型的分类准确率和分类效率。本发明采用自适应CT图像滤波算法对实现不同设备采集的图像进行滤波；对CT图像进行对比度拉伸，丰富了图像信息，更好地提取图像特征；使用特征图可视化技术为模型的网络深度确定提供了一种选择，减少超参数调整。应用本发明，可解决无标签图像的特征提取问题，缓解高维图像数据分类面临的维数灾难问题，使图像分类的准确率得到显著提升。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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