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申请/专利权人：深圳平安智慧医健科技有限公司

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种图片分类模型训练方法、装置、设备及存储介质，方法包括获取第一图片训练集，第一图片训练集的图片类型包括CT图片以及MR图片，且设置有对应主元素类别的类别标签，对第一图片训练集进行图片变换，得到第二图片训练集，对第二图片训练集的图片进行特征提取，并根据提取到的特征生成对应的均值灰度共生矩阵，以对支持向量机进行训练，得到第一分类模型，第一分类模型用于确定输入图片为CT图片还是MR图片，利用第一分类模型对第二图片训练集的图片进行分类，并根据分类结果设置图片的类型标签；根据第二图片训练集对卷积神经网络进行训练，得到第二分类模型，第二分类模型用于识别输入图片的主元素类别。

主权项：1.一种图片分类模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一图片训练集，其中，所述第一图片训练集中各个第一图片的图片类型包括第一医学图片以及第二医学图片，且各个所述第一图片设置有对应主元素类别的类别标签，所述第一医学图片的类别标签为CT图片，所述第二医学图片的类别标签为MR图片，所述主元素类别包括垂体瘤、胶质瘤以及脑膜瘤；对所述第一图片训练集中的所述第一图片进行图片变换处理，得到第二图片训练集，所述第二图片训练集的图片数量大于所述第一图片训练集的图片数量；对所述第二图片进行主成分分析，获得对应所述第二图片的第一特征；对所述第二图片进行LBP特征提取，获得对应所述第二图片的第二特征；对所述第二图片进行边缘特征提取，获得对应所述第二图片的第三特征；对所述第二图片进行HOG特征提取，获得对应所述第二图片的第四特征；对所述第二图片进行颜色直方图特征提取，获得对应所述第二图片的第五特征；根据各个所述第二图片对应的多个特征，生成各个所述第二图片对应的多个灰度共生矩阵；对多个所述灰度共生矩阵进行均值化处理，得到对应各个所述第二图片的均值灰度共生矩阵；根据所述第二图片训练集中各个第二图片对应的所述均值灰度共生矩阵，对支持向量机进行训练，得到第一分类模型，所述第一分类模型用于确定输入图片所对应的图片类型为所述第一医学图片还是所述第二医学图片；利用所述第一分类模型对所述第二图片训练集中各个第二图片进行分类，并根据分类结果设置所述第二图片的类型标签；根据所述第二图片训练集对卷积神经网络进行训练，得到第二分类模型，所述第二分类模型用于识别输入图片对应的主元素类别。

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百度查询： 深圳平安智慧医健科技有限公司 图片分类模型训练方法、装置、设备及存储介质