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细粒度图像分类算法及其在医学图像分析中的应用研究--第1页

细粒度图像分类算法及其在医学图像分析中

的应用研究

摘要：细粒度图像分类是一种对同一类别下的图像进行分类的

技术，与传统的图像分类有所不同。本文介绍了细粒度图像分类

的基本流程及其常用算法，探讨了细粒度图像分类在医学图像分

析中的应用研究，包括肿瘤识别和病变分类等。

1.简介

细粒度图像分类（Fine-grainedImageClassification）是一种对

同一类别下的图像进行分类的技术。与传统的图像分类不同，细

粒度图像分类主要针对同一类别下的细微差别进行分类，例如不

同品种的狗、不同种类的鸟等等。细粒度图像分类技术具有一定

的应用前景，尤其是在医学图像分析领域。本文将介绍细粒度图

像分类的基本流程及其常用算法，探讨细粒度图像分类在医学图

像分析中的应用研究。

2.细粒度图像分类基本流程

细粒度图像分类的基本流程包括图像预处理、特征提取、特征

选择和分类器构建等。其中特征提取是整个流程的关键，也是影

响分类精度的决定性因素。

（1）图像预处理

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图像预处理主要包括图像去噪、图像增强和图像变形等。其中

图像增强和图像变形是比较重要的预处理操作。图像增强可以提

高图像的对比度和亮度，减少图像中的噪声和干扰。图像变形则

可以使得样本数据具有更加丰富的表达能力。

（2）特征提取

特征提取是整个流程的核心环节。细粒度图像分类的特征提取

主要分为三类：全局特征、局部特征和混合特征。其中，全局特

征指的是图像的整体表现，例如颜色、形状、纹理等。局部特征

指的是图像中局部区域的表现，例如鸟的翅膀、胸部、尾部等。

混合特征则是综合全局特征和局部特征进行分类。

（3）特征选择

特征选择是特征提取后的一个重要操作。特征选择可以减少特

征的数量，提高分类器的精度。特征选择的基本思想是寻找最相

关的特征进行分类。常用的特征选择方法包括过滤式和包裹式等。

（4）分类器构建

分类器构建是整个流程的最后一步。常用的分类器包括KNN、

SVM、决策树和深度学习等。选择合适的分类器可以提高分类的

精度。

3.细粒度图像分类常用算法

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细粒度图像分类的常用算法有很多，其中深度学习算法是比较

流行的。以下是几种常见的算法：

（1）CNN

CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）是一种卷积神经网络。

CNN主要用于图像分类、目标检测和图像分割等。CNN可以自动

从输入数据中提取特征，然后通过多个全连接层进行分类。

（2）FV-CNN

FV-CNN（FisherVectorConvolutionalNeuralNetwork）是一种

结合了Fisher向量和卷积神经网络的算法。FV-CNN在特征提取

阶段通过Fisher向量模型对图像进行编码，然后通过卷积神经网

络进行分类。

（3）B-CNN

B-CNN（BilinearCNN）是一种基于双线性汇合的卷积神经网

络。B-CNN可以显式地挖掘出不同类别之间的关系，提高了分类

的精度。