一种基于深度学习的口腔癌拉曼光谱多分类方法及系统

    公开(公告)号:CN117116469A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311071067.X

    申请日:2023-08-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的口腔癌拉曼光谱多分类方法及系统,所述口腔癌拉曼光谱多分类方法采用多尺度特征融合深度残差神经网络模型对采集到的口腔拉曼光谱数据进行口腔癌分类,所述多尺度特征融合深度残差神经网络模型包括依次连接的数据映射层、主干特征网络、特征融合网络与分类网络;所述数据映射层将所述口腔拉曼光谱数据映射为经映射数据,所述主干特征网络对所述经映射数据进行特征提取得到输出特征图,所述特征融合网络对所述输出特征图进行融合得到经融合的输出特征图,所述分类网络对所述经融合的输出特征图进行特征提取并计算得到口腔癌多分类结果。本发明实现口腔癌多分类任务,为辅助医生在体口腔癌检测提供技术支持。

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