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基于融合深度特征的乳腺辅助诊断系统及方法

摘要

本发明提供一种基于融合深度特征的乳腺辅助诊断系统及方法,涉及医学图像后处理技术领域。系统包括预处理单元、肿块检测单元、融合深度特征提取单元和肿块诊断单元,对原始乳腺图像进行预处理,将乳腺区域分割成若干个互不重叠的子区域;利用卷积神经网络CNN提取乳腺子区域深度特征,利用US‑ELM对各子区域深度特征进行聚类,得到乳腺肿块与非肿块区域;利用卷积神经网络CNN提取肿块深度特征,同时提取肿块形态、纹理特征,将肿块深度、形态、纹理特征融合成融合深度特征;利用超限学习机ELM对融合深度特征进行学习,最终得到肿块的良恶性诊断结果。本发明应用到乳腺辅助诊断中,能有效辅助乳腺疾病的准确诊断。

著录项

  • 公开/公告号CN109598709A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN201811440304.4

  • 申请日2018-11-29

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T7/13(20170101);G06T7/136(20170101);

  • 代理机构21109 沈阳东大知识产权代理有限公司;

  • 代理人梁焱

  • 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

  • 入库时间 2024-02-19 08:16:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20181129

    实质审查的生效

  • 2019-04-09

    公开

    公开

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