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基于深度学习的混沌微波乳腺肿瘤成像分类装置和方法
专利权人:
太原理工大学
发明人:
王琨琨,海振宏,王倩,李张印,张朝霞,王国强
申请号:
CN202010888551.1
公开号:
CN112102262A
申请日:
2020.08.28
申请国别(地区):
CN
年份:
2020
代理人:
摘要:
本发明涉及一种基于深度学习的混沌微波乳腺肿瘤成像分类装置和方法,利用多个不同波长的激光注入多纵模激光器产生多路准正交的混沌超宽带信号,提出的双分类模型是利用深度学习算法建立神经网络,实现一种对图像的分类效果模型。在监督学习中,为神经网络提供已有属性和标记的数据集,通过初始化权重、梯度下降以及检查梯度下降的正确性等建立可以对图像分类的训练模型,对输入的图像做出判断,利用深度学习的双分类器模型进行肿瘤识别以及良恶分类。本发明具有优良特性的混沌微波光子雷达与深度学习相结合,实现对乳腺肿瘤的高精度识别,解决医生直观判断肿瘤存在的繁琐性和误判性问题。
来源网站:
中国工程科技知识中心
来源网址:
http://www.ckcest.cn/home/

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