基于双分支注意力深度学习的癌症高光谱图像分割方法及系统
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摘要

本发明公开了一种基于双分支注意力深度学习的癌症高光谱图像分割方法,所述方法首先对癌症高光谱图像进行预处理操作,并将数据集划分为训练集和测试集;然后构建一个双分支的基于注意力机制的深度卷积神经网络,通过划分出的训练集对网络进行训练;然后利用训练好的神经网络对测试集进行测试,最终达到分割癌症高光谱图像的目的。本发明依据癌症高光谱图像的特点,构建双分支结构,分别提取高光谱图像的空间信息和光谱信息并加以融合,最终得到预测结果。本发明还公开了一种基于双分支注意力深度学习的癌症高光谱图像分割系统。

基本信息
专利标题 :
基于双分支注意力深度学习的癌症高光谱图像分割方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111667489A
申请号 :
CN202010367647.3
公开(公告)日 :
2020-09-15
申请日 :
2020-04-30
授权号 :
CN111667489B
授权日 :
2022-04-05
发明人 :
邱崧惠思远李庆利周梅胡孟晗徐伟
申请人 :
华东师范大学
申请人地址 :
上海市闵行区东川路500号
代理机构 :
上海德禾翰通律师事务所
代理人 :
陈艳娟
优先权 :
CN202010367647.3
主分类号 :
G06T7/11
IPC分类号 :
G06T7/11  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  
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
G06T7/11
区域分割
法律状态
2022-04-05 :
授权
2020-10-13 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/11
申请日 : 20200430
2020-09-15 :
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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