基于中央凹残差网络的前列腺多模MR图像分类方法和系统

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专利权人:

华中科技大学

发明人:

王拓,张旭明

申请号：

CN202110450651.0

公开号：

CN113191413A

申请日:

2021.04.25

申请国别(地区):

CN

年份:

2021

代理人:

摘要：

本发明公开了一种基于中央凹残差网络的前列腺多模MR图像分类方法和系统，其中方法包括：采用中央凹算子中的模糊核替换残差网络的卷积核，由此构建中央凹残差网络；利用带类别标签的前列腺多模MR图像训练中央凹残差网络，得到训练好的中央凹残差网络；利用中央凹残差网络对待分类的前列腺多模MR图像进行分类，得到分类结果。本发明基于人眼视觉特性，设计中央凹算子，提取该算子的模糊核，利用其替代残差网络中的卷积核，由此构建中央凹深度学习网络，可以提取符合人眼视觉特性的特征，由此提升前列腺多模态MR图像的分类精度。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/