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本发明公开的基于自监督密集卷积神经网络的肝脏肿瘤识别方法，患者的磁共振图像获取肝脏切片数据集，将切片数据集分割后用于对构建的密集卷积网络进行训练，并将训练后的密集卷积网络做编码模块，构建自监督学习网络，编码模块和编码模块的密集连接，对切片数据集中部分的图像的肿瘤区域进行人工标记，然后对整个切片数据集进行分割，采用分割后的图块对自监督学习网络进行训练，采用训练后的自监督学习网络对图像中的肿瘤进行自动识别，该基于自监督的密集卷积神经网络用于肝脏肿瘤识别，设置了一个“拼图”任务作为自监督的上游训练任务
(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 113362295 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 202110593311.3 G06K 9/62 (2006.01)
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