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摘要：本发明属于一般的图像处理技术领域。本发明提供了一种医学图像病灶分类方法及系统，通过获取全局类激活图，可以完整定位目标区域位置信息，辅助分类和分割网络对于位置信息的学习；通过特征数据增强，扩充分类数据中少数类别的数据量；最后，通过全局类激活图重新传入分割网络中，实现了分割与分类的协同优化，起到相互协同提升的作用。
主权项：1.一种医学图像病灶分类方法，其特征在于，包括以下过程：对三维CT图像采用预训练的分割网络进行分割，得到分割后的病灶目标区域，将所述病灶目标区域采用边缘包围盒处理后得到定位图像，计算所述病灶目标区域的距离矩阵，所述分割网络中，通过计算不同窗宽窗位视角下的类激活图的对称KL散度损失，得到全局类激活图并传递到所述分割网络中以提供定位信息；将三维CT图像分别调整到预设的多个窗宽窗位，分别采用不同的网络模型进行分割和分类预测，获取各种窗宽窗位下的分类预测结果并计算熵值不确定性，当熵值不确定性小于设定阈值的网络模型个数大于1时，使用指数加权移动平均方法融合大于1的网络模型的参数，当熵值不确定性小于设定阈值的网络模型个数等于1时，唯一保留该网络模型作为最终网络模型；其中，每个所述网络模型均包括分割网络和分类网络；根据分割网络得到的多尺度特征、所述距离矩阵、所述定位图像以及预训练的分类网络，得到医学图像病灶分类结果。
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百度查询： 山东大学 医学图像病灶分类方法及系统
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