一种融合传统特征与深度特征的影像组学分析方法
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摘要
本发明公开了一种融合传统特征与深度特征的影像组学分析方法，包括以下步骤：首先，提取感兴趣区域的一阶特征、形状特征和纹理特征等传统特征；其次，对提取出的原始特征集进行特征选择剔除冗余特征；然后，通过卷积神经网络模型提取深度特征；最后，通过将传统特征与深度特征进行融合，实现不同组别的分类。本发明比单独使用传统特征或深度特征相比获得更好的分类效果。
基本信息
专利标题 ：
一种融合传统特征与深度特征的影像组学分析方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110533683A
申请号 ：
CN201910817072.8
公开（公告）日 ：
2019-12-03
申请日 ：
2019-08-30
授权号 ：
CN110533683B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
舒华忠袁歆雨杨冠羽孔佑勇
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区四牌楼2号
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
叶涓涓
优先权 ：
CN201910817072.8
主分类号 ：
G06T7/136
IPC分类号 ：
G06T7/136 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的，例如平均、减少
G06T7/136
涉及阈值
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2019-12-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/136
申请日 : 20190830
申请日 : 20190830
2019-12-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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