基于高分辨率的互补注意力UNet分类器的sMRI图像分类...
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于高分辨率的互补注意力UNet分类器的sMRI图像分类方法，其特征在于：获取一定数量的sMRI图像及其标签，对所有的sMRI图像进行预处理，形成样本集；将样本集分成训练集、验证集和测试集；构建网络模型并对其进行训练和验证，其中构建的网络模型是通过在现有Unet网络中插入特征融合网络和分类网络，设计的特征融合网络是为了给Unet网络的编码器补充语义信息并给解码器补充细节信息；分类网络的目的是能有效地融合多语义特征图，从而提高网络的表达能力并实现分类；最后通过将测试集中的待测试图像输入到最优的网络模型中，即得到待测试图像的分类结果。因此该分类方法简单且提高了分类准确率。
基本信息
专利标题 ：
基于高分辨率的互补注意力UNet分类器的sMRI图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332535A
申请号 ：
CN202111644756.6
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
蓝姝洁高琳琳张哲昊寿亿锒禚世豪
申请人 ：
宁波大学
申请人地址 ：
浙江省宁波市江北区风华路818号
代理机构 ：
宁波诚源专利事务所有限公司
代理人 ：
邓青玲
优先权 ：
CN202111644756.6
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/80 G06V10/82 G06V20/70 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/764
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-12 ：
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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