融合多尺度特征的密集神经网络肺部肿瘤图像识别方法.pdfVIP

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2023-05-28 发布于四川
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融合多尺度特征的密集神经网络肺部肿瘤图像识别方法.pdf

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本发明公开了融合多尺度特征的密集神经网络肺部肿瘤图像识别方法，包括：通过收集CT模态医学图像并预处理，提取不同尺度病灶ROI区域，构成多尺度数据集；所述不同尺度病灶ROI区域带有临床标记的良性或恶性肿瘤标签；将所述多尺度数据集在密集神经网络中训练，构建密集神经网络模型，提取全连接层特征向量并进行特征串行融合；在NSCR分类器中得到肺部肿瘤分类结果。本发明构建的密集神经网络模型优于AlexNet模型，可有效地利用高层信息再次发掘底层新特征，增强了特征在网络间的传播，实现和加强了特征重用；网络深度深

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112348800 A (43)申请公布日 2021.02.09 (21)申请号 202011254411.5 (22)申请日 2020.11.11 (71)申请人北方民族大学地址

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