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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明提出一种联合异构网络与特征精化的皮肤病理图像诊断方法，该方法包括：将皮肤病理图像数据集中的图像输入多尺度特征提取模块，获得第二阶段特征、第三阶段特征和第四阶段特征；将第二阶段特征、第三阶段特征和第四阶段特征输入特征金字塔模块，获得特征金字塔模块的第一层输出特征和特征金字塔模块的第二层输出特征；将四阶段特征、特征金字塔的第一层输出特征和特征金字塔的第二层输出特征输入自适应特征融合模块，获得最终的特征；将最终的特征输入Softmax分类器，输出分类结果，完成分类预测。本发明利用图像中的全局性和局部性特征，挖掘不同尺度下的空间上下文信息，提升皮肤病理图像的分类准确率，更好辅助临床诊断工作。
主权项：1.一种联合异构网络与特征精化的皮肤病理图像诊断方法，其特征在于，所述方法基于分类预测模型实现，所述分类预测模型由多尺度特征提取模块、特征金字塔模块、自适应特征融合模块和Softmax分类器构成，所述方法包括如下步骤：步骤1、将皮肤病理图像数据集中的图像输入多尺度特征提取模块，获得并输出第二阶段特征、第三阶段特征和第四阶段特征；所述多尺度特征提取模块分为四个阶段，第一阶段由局部聚合模块组成，第二阶段、第三阶段和第四阶段均由全局-局部融合模块组成；步骤2、将第二阶段特征、第三阶段特征和第四阶段特征输入特征金字塔模块，获得并输出特征金字塔模块的第一层输出特征和特征金字塔模块的第二层输出特征；步骤3、将第四阶段特征、特征金字塔的第一层输出特征和特征金字塔的第二层输出特征输入自适应特征融合模块，分别进行自适应平均池化层的处理后再将所有处理结果进行拼接，得到拼接后的特征；将拼接后的特征通过逐点卷积处理，获得并输出最终的特征；步骤4、将最终的特征输入Softmax分类器，输出分类结果，完成分类预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 一种联合异构网络与特征精化的皮肤病理图像诊断方法
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