一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病變圖像的分類和分割方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010336572.2 申請日 -
公開（公告）號 CN111428066B 公開（公告）日 2021-08-24
申請公布號 CN111428066B 申請公布日 2021-08-24
分類號 G06F16/55;G06F16/51;G06F16/58;G06T7/10;G06N3/04 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 汪彥剛;溫敏立;陳陽 申請（專利權(quán)）人 南京圖格醫(yī)療科技有限公司
代理機構(gòu) 南京鐘山專利代理有限公司 代理人 劉林峰
地址 210000 江蘇省南京市江寧區(qū)天驕路100號華清園8棟604室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病變圖像的分類和分割方法，具體包括以下步驟：(1)采集病人的標準白光圖像，將采集到的白光圖像基于嚴格的組織學證據(jù)進行標注類別和分割標注并作為圖像數(shù)據(jù)庫；(2)構(gòu)建病變分類網(wǎng)絡(luò)Dual?streamELNet，得到病變分類模型；(3)構(gòu)建病變U?Net分割網(wǎng)絡(luò)，得到病變分割網(wǎng)絡(luò)模型；(4)將待測試的病變白光圖像輸入病變分類網(wǎng)絡(luò)Dual?streamELNet中，得到病變所屬類別；將所述類別的病變白光圖像輸入到指定的U?Net分割網(wǎng)絡(luò)模型中，得到病變分割結(jié)果。病變分類網(wǎng)絡(luò)Dual?streamELNet基于GlobalStream和LocalStream模型提取全局和局部特征，有效的提高了最終的分類結(jié)果。