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申请/专利权人：中科智禾数字科技(北京)有限公司
摘要：本发明涉及图像处理领域，提供了一种改进ResNe×t神经网络的轻量级多模态医学图像分类方法。主旨在于解决医学图像分类中，不同模态图像之间存在较大差异，传统机器学习基于深度学习的方法对于多模态数据的处理能力较弱的问题。主要方案为对来自两个不同模态的医学图像进行预处理，得到处理后的图像；将处理后的图像按照比例划分训练集、测试集和验证集；对训练集的数据进行数据增强；构建子网络，分别对两个模态的图像数据进行特征提取，得到不同维度的特征张量以后，将其拼接起来；构建改进后的ResNeXt卷积神经网络作为分类模型；进行参数优化后将预处理之后的数据送入已经优化好的分类模型中，通过分类模型的分类器输出分类结果。
主权项：1.一种改进ResNeXt神经网络的轻量级多模态医学图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对来自两个不同模态的医学图像进行预处理，得到处理后的图像；步骤2：将步骤1处理后的图像按照比例划分训练集、测试集和验证集；步骤3：对训练集的数据进行数据增强；步骤4：构建子网络，分别对两个模态的图像数据进行特征提取，得到不同维度的特征张量以后，将其拼接起来；步骤5：构建改进后的ResNeXt卷积神经网络作为分类模型；步骤6：将步骤4的结果作为步骤5的输入，不同类别作为分类结果；步骤7：对ResNeXt卷积神经网络进行参数优化，将最终优化的分类模型保存下来；步骤8：将预处理之后的数据送入已经优化好的分类模型中，通过分类模型的分类器输出分类结果。
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