公开(公告)号：CN118298265A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410317287.4

申请日：2024-03-20

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 陈辉 ,  方燕燕

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/58 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进ResNet的多标签胸部图像分类方法，包括：S1：采用ResNet算法构建胸部X光图像分类；S2：数据预处理模块，对胸部X光图像进行预处理，包括图像的缩放、裁剪以及随机翻转等方式；S3：利用多尺度特征提取和融合模块，获取更加丰富的特征信息；S4:在残差结构中，利用八度卷积提取病灶的特异性特征，解决X光特异性表达不充分问题；S5：利用MLP并对其进行改进，旨在通过MLP利用高频特征获取更多信息和细节的同时，有效减少参数量和计算量。S6：将得到的特征信息经过分类层，并利用加权交叉熵损失函数，增加样本数较少的类别权重，改善样本分布不平衡的问题，提高了胸部图像分类的准确率，为识别胸部X光患病病灶提高技术支持。本发明提高了胸部图像分类的准确率，为识别胸部X光患病病灶提高技术支持。