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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的鼻咽喉内窥镜图像部位识别系统，包括：数据获取模块，用于获取包含多个鼻咽喉内窥镜图像的原始图像数据集并进行裁剪处理，得到去除无效信息只包含内窥镜视场区域的裁剪图像数据集；数据预处理模块，用于对裁剪图像数据集进行预处理，得到大小一致并归一化的预处理图像数据集；数据增强模块，用于对预处理图像数据集中的图像进行随机数据增强，得到增强的数据集；训练模块，使用增强的数据集训练改进的ResNet‑34神经网络，得到训练好的改进的ResNet‑34神经网络；识别模块，应用训练好的改进的ResNet‑34神经网络对待测的内窥镜图像进行识别，并输出识别结果。本发明可对鼻咽喉内窥镜图像进行准确且快速的部位识别。
主权项：1.基于深度学习的鼻咽喉内窥镜图像部位识别系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取包含多个鼻咽喉内窥镜图像的原始图像数据集并进行裁剪处理，得到去除无效信息只包含内窥镜视场区域的裁剪图像数据集；数据预处理模块，用于对裁剪图像数据集进行预处理，得到大小一致并归一化的预处理图像数据集；数据增强模块，用于对预处理图像数据集中的图像进行随机数据增强，得到增强的数据集；训练模块，使用增强的数据集训练改进的ResNet-34神经网络，使用交叉熵损失函数作为网络训练的损失函数，得到训练后性能最优的改进的ResNet-34神经网络；其中，改进的ResNet-34神经网络中具体的改进为：将最后全连接层的输出节点数修改，以匹配部位识别任务中的类别数量，同时在训练过程中调整学习率，每10个训练周期，学习率下降0.1倍；识别模块，应用训练后性能最优的改进的ResNet-34神经网络对待测的内窥镜图像进行识别，并输出网络的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于深度学习的鼻咽喉内窥镜图像部位识别系统
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