[发明专利] 基于卷积神经网络与课程学习的多模态医学图像分类系统 – CN114140648A 全文链接一   全文链接二

 
基本信息
申请号
CN202111447451.6
申请日
20211130
公开(公告)号
CN114140648A
公开(公告)日
20220304
申请(专利权)人
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
申请人地址
215163 江苏省苏州市高新区科技城科灵路88号
发明人
戴亚康;胡冀苏;周志勇;钱旭升;郑毅 专利类型 发明专利
摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络与课程学习的多模态医学图像分类系统,其包括:图像预处理模块和多尺度卷积神经网络分类器,多尺度卷积神经网络分类器包括Resnet50网络、特征金字塔网络、maskROI模块和注意力模块。Resnet50网络提取输入的图像的特征,并输出至特征金字塔网络处理得到完整的特征图并输出至所述注意力模块;maskROI模块用于向分类器中输入包含感兴趣区域的特定图像;注意力模块得到的特征图与maskROI模块输入的图像相乘后作为结果输出。本发明以课程学习作为网络训练的先验知识能合理利用有限数据,训练过程中,网络的学习难度逐渐增加,使得训练过程更加合理,能得到结果更精准的分类器。
主权项
1.一种基于卷积神经网络与课程学习的多模态医学图像分类系统,其特征在于,其包括:图像预处理模块和多尺度卷积神经网络分类器,所述多尺度卷积神经网络分类器包括Resnet50网络、特征金字塔网络、maskROI模块和注意力模块。

 

 
IPC信息
IPC主分类号
G06V10/764
G 物理

G06 计算;推算;计数

 

 
法律状态信息
法律状态公告日
20220304
法律状态
公开 法律状态信息
CN202111447451 20220304 公开 公开

 

 
代理信息
代理机构名称
北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369
代理人姓名
韩玲