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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种基于VisionTransformer的肺部癌变病理学图像分类方法，属于医疗影像处理、图像识别与分类技术领域。解决了现有方法在肺部组织医学图像的处理中难以精确分类癌变组织的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：1.获取肺组织癌变病理学图像作为训练数据集；2.对训练数据集和验证数据集增加随机裁剪、随机旋转、色彩抖动的数据增广操作；3.构建基于VisionTransformer的肺组织癌变病理学图像分类模型；4.训练经过改进的VisionTransformer分类模型；5.在模型训练至阈值后，停止训练。本发明的有益效果为：提升了肺组织癌变病理学图像的分类精度和效率。
主权项：1.一种基于VisionTransformer的肺部癌变病理学图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：使用已有标签的分类好的肺组织癌变病理学图像数据集或者手动自制标签分类的肺组织癌变病理学图像数据集作为训练数据集；S2：对训练数据集和验证数据集增加一系列随机裁剪、随机旋转、色彩抖动的数据增广操作；S3：构建基于VisionTransformer的肺组织癌变病理学图像分类模型，基于VisionTransformer分类模型，在模型的EmbeddedPatches工作部分增加一个最大池化层工序；S4：训练经过改进的VisionTransformer肺组织癌变病理学图像分类模型，用轻量级二阶优化算法进行模型参数的训练，设置好模型的训练次数，观察每一轮训练下的测试精度、测试损失和验证精度、验证损失；S5：当某一轮训练下的测试精度与验证精度均达到阈值后，停止训练，取阈值下的参数模型作为最终训练完成的参数模型对测试数据集中的图片进行分类，进行模型的真实性的效果评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于Vision Transformer的肺部癌变病理学图像分类方法
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