一种基于胶囊网络的甲状腺结节超声图像分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910237702.4
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06T3/00
申请日期：
2019-03-27
申请人：
天津大学

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著录项信息

专利名称	一种基于胶囊网络的甲状腺结节超声图像分类方法
申请号	CN201910237702.4	申请日期	2019-03-27
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-07-26	公开/公告号	CN110059730A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? 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〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;T;3;/;0;0查看分类表>
申请人	天津大学	申请人地址	天津市南开区卫津路92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	天津大学	当前权利人	天津大学
发明人	赵满坤;张瑞璇;魏玺;刘志强;于健;徐天一;高明;张晟;王臣汉;喻梅;于瑞国;刘凯
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	李林娟

摘要

本发明公开了一种基于胶囊网络的甲状腺结节超声图像分类方法，所述方法包括以下步骤：对甲状腺超声影像进行预处理，通过神经网络结合图像微分识别超声影像中的人工标记；通过边界调整获取用于界定甲状腺结节位置的矩形框；构建胶囊网络应用于甲状腺结节超声影像的分类中，并对胶囊网络结构进行调整；将Dropout加入调整后的胶囊网络中，稳定训练过程、改进分类效果。本发明有效克服传统卷积神经网络分类技术在池化过程中丢失重要信息、训练出的模型不具有平移、旋转不变性等问题，提高了胶囊网络在甲状腺超声影像分类任务中的准确率。

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