基于轻量级模型的新冠肺炎X射线图像分类方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010991924.8
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06T3/40;G06T7/00
申请日期：
2020-09-21
申请人：
长沙理工大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于轻量级模型的新冠肺炎X射线图像分类方法及系统
申请号	CN202010991924.8	申请日期	2020-09-21
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-13	公开/公告号	CN111931867A
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;/;4;0;;;G;0;6;T;7;/;0;0查看分类表>
申请人	长沙理工大学	申请人地址	湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960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	长沙理工大学	当前权利人	长沙理工大学
发明人	王威;胡亿洋;王新;李骥
代理机构	长沙国科天河知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开一种基于轻量级模型的新冠肺炎X射线图像分类方法及系统，该方法构建了包括多路径多尺度特征融合模块和深度可分离卷积密集块的图像分类模型，多路径多尺度特征融合模块中多路径所获得的感受野不同，可有效提高特征利用率，增强模型的表征能力，并有效防止过拟合；深度可分离卷积密集块对特征图中的特征进行空间和通道的关联，并将关联后的特征图与所述输入的特征图进行通道拼接，实现特征重用，提升模型表征能力，有效解决梯度消失带来的模型欠拟合问题。本发明提供的图像分类模型为轻量级模型，可应用于存储空间与计算能力有限的移动设备或嵌入式设备，且对X‑Ray图像的分类速度快、准确率高。

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！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供