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一种融合多尺度非线性特征的病理图像分类方法及系统 

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申请/专利权人:首都师范大学

摘要:本申请提出了一种融合多尺度非线性特征的病理图像分类方法,涉及深度学习与医学图像分析技术领域,其中,该方法包括:获取待分类的病理图像;对病理图像进行多尺度的随机傅里叶映射,得到特征图;对特征图进行非线性变换、熵加权和扩充,得到混合特征图;对混合特征图进行空间金字塔二阶池化,得到特征向量;使用softmax将特征向量转换为概率分布,并使用支持向量机进行分类,得到分类结果。采用上述方案的本发明能够有效地对病理图像进行表征并实现分类,适用于医学病理图像的智能分析。

主权项:1.一种融合多尺度非线性特征的病理图像分类方法,其特征在于,包括以下步骤:获取待分类的病理图像;对所述病理图像进行多尺度的随机傅里叶映射,得到特征图;对所述特征图进行非线性变换、熵加权和扩充,得到混合特征图;对所述混合特征图进行空间金字塔二阶池化,得到特征向量;使用softmax将所述特征向量转换为概率分布,并使用支持向量机进行分类,得到分类结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 首都师范大学 一种融合多尺度非线性特征的病理图像分类方法及系统

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