一种基于三维卷积神经网络的脑部MRI图像分类方法、装置

摘要

本发明提出了一种基于三维卷积神经网络的分类方法，应用于脑部MRI图像上。在主网络的基础上，设计辅助的监督分支网络对中间层进行监督学习，最后融合主流网络和分支网络来得到最后的分类结果。该方法不仅可以充分利用三维卷积神经网络提取图像三维重要信息，而且利用辅助的监督分支网络提取更鲁棒的图像局部信息，弥补了二维卷积神经网络在三维特征提取方面的不足；中间层的监督学习可以使得网络在学习过程中尽早提取具有显著区分能力的特征，学习速度快，对最终的分类结果有重要影响，加入辅助监督的卷积神经网络不仅可以提高脑部MRI图像分类的准确性和鲁棒性，而且加快了学习过程的收敛。