基于多视野卷积神经网络的影像特征识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多视野卷积神经网络的影像特征识别方法，包括：收集历史数据库中的带有正负标签的CT影像，建立数据集；利用图像分割算法判断数据集中每一CT影像中所标定特征的位置区域，提取不同像素大小的敏感区域；构建多视野卷积神经网络；将提取的不同像素大小的敏感区域作为样本输入至多视野卷积神经网络，并对多视野卷积神经网络进行训练，获得训练好的多视野卷积神经网络；采用对待识别的CT影像进行处理，将提取到的不同像素大小的敏感区域输入到训练好的多视野卷积神经网络中进行特征识别，根据识别结果来确定待识别CT影像的正负标签。上述方案不仅实现了端到端的图像识别，而且还确保了识别精确度。