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申请/专利权人：云南师范大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，更具体涉及基于多源异构信息融合的肺癌图像分类方法、系统及介质。该方法包括：步骤S1：基于多源异构图像获取原始图像；步骤S2：将第二图像和第三图像的背景去除并放大至多个预设倍数得到训练图像；步骤S3：通过模型创建单元生成第一模型，并使用训练图像训练第一模型，将患者的目标图像放大至多个预设倍数输入第一模型，获取多个目标子图像；步骤S4：获取与第i病理类型相似度最高的两个病理类型，并通过模型创建单元创建第iA模型和第iB模型；步骤S5：根据第iA模型和第iB模型输出的匹配度之和判断目标图像的病理类型。本发明解决了肺癌图像分类不精确的问题，提高了肺癌图像分类的精度。
主权项：1.一种基于多源异构信息融合的肺癌图像分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：通过收集单元从存储单元中获取多个已知病理类型的多源异构图像，并基于所述多源异构图像获取原始图像；步骤S2：将所述原始图像放大至预设尺寸，并将放大后所述原始图像作为第一图像，在所述第一图像的面积大于等于设定面积时，通过分割单元将所述第一图像分割成多个第二图像，将面积小于所述设定面积的所述第一图像作为第三图像，并将所述第二图像和所述第三图像的背景去除并放大至多个预设倍数得到训练图像；步骤S3：通过模型创建单元生成第一模型，并使用所述训练图像训练所述第一模型，将患者的目标图像放大至多个所述预设倍数输入所述第一模型，获取多个目标子图像；步骤S4：根据所述原始图像对应的病理类型获取每一所述病理类型对应的所述训练图像，并将任意两种所述病理类型的所述训练图像进行比较，获取与第i病理类型相似度最高的两个病理类型，并通过所述模型创建单元创建所述第i病理类型对应的第iA模型和第iB模型，并基于所述第i病理类型和所述两个病理类型对应的训练图像训练所述第iA模型和所述第iB模型；步骤S5：将多个所述目标子图像分别输入每一所述病理类型对应的所述第iA模型和所述第iB模型，并根据所述第iA模型和所述第iB模型输出的匹配度判断所述目标图像所属的病理类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南师范大学 基于多源异构信息融合的肺癌图像分类方法、系统及介质
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