[发明专利]基于RepCSC-Net的乳腺肿瘤良恶性识别方法在审

专利信息
申请号: 202310598706.1 申请日: 2023-05-20
公开(公告)号: CN116935182A 公开(公告)日: 2023-10-24
发明(设计)人: 杨晓慧;宋宇;王斌杰;彭李超;王小丹;杨利军;郑晨 申请(专利权)人: 河南大学
主分类号: G06V10/82 分类号: G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/045
代理公司: 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 代理人: 张丹丹
地址: 450046 河*** 国省代码: 河南;41
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明涉及智慧医疗技术领域,具体涉及一种基于RepCSC‑Net的乳腺肿瘤良恶性识别方法,包括:获取乳腺钼靶影像数据集,对乳腺钼靶影像数据集进行图像增强处理,并分为训练集、验证集和测试集;构建具有结构重参数化策略的RepCSC模块,获得RepCSC‑Net模型;获得训练后的RepCSC‑Net模型,进而获得验证后的RepCSC‑Net模型;将测试集输入到验证后的RepCSC‑Net模型,输出乳腺肿瘤的识别结果。本发明通过构建RepCSC‑Net模型,有效提高了乳腺肿瘤良恶性识别精度,可以应用于肿瘤良恶性识别领域。
搜索关键词: 基于 repcsc net 乳腺 肿瘤 恶性 识别 方法
【主权项】:
暂无信息
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