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申请/专利权人：广州一达健康管理有限公司
摘要：本发明公开了一种医学图像的分类方法及其分类装置，其涉及数字图像处理技术领域，方法包括：使用迁移学习将在自然图像数据集训练好的深度学习模型迁移到医学图像领域得到医学图像分类的基础模型；在医学图像分类的基础模型上构建基于类激活映射的深度注意力分支网络；在医学图像分类的基础模型上构建基于灰度共生矩阵的损失加权模块；将医学图像分类的基础模型上的基于灰度共生矩阵的损失加权模块和基于类激活映射的深度注意力分支网络建立融合以得到融合后的医学图像分类模型；对融合后的医学图像分类模型进行训练得到医学图像自动分类模型；通过医学图像自动分类模型对待分类图像进行自动分类。本申请能够能够用于医学图像的精准分类。
主权项：1.一种医学图像的分类方法，其特征在于，所述医学图像的分类方法包括：使用迁移学习将在自然图像数据集训练好的深度学习模型迁移到医学图像领域得到医学图像分类的基础模型；在医学图像分类的基础模型上构建基于类激活映射的深度注意力分支网络；在医学图像分类的基础模型上构建基于灰度共生矩阵的损失加权模块；将医学图像分类的基础模型上的基于灰度共生矩阵的损失加权模块和基于类激活映射的深度注意力分支网络建立融合以得到融合后的医学图像分类模型；对融合后的医学图像分类模型进行训练得到医学图像自动分类模型；通过医学图像自动分类模型对待分类图像进行自动分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州一达健康管理有限公司 医学图像的分类方法及其分类装置
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