一种基于多通道多分类器的胰腺囊性肿瘤CT图像分类方法

摘要

一种基于多通道多分类器的胰腺囊性肿瘤图像分类方法，包括如下步骤：1)对原始图像进行调节窗宽窗位操作，Canny边缘检测以及梯度幅值计算来加强边缘特征；2)运用ResNet对多通道图进行端到端的训练，把pool5层的输出作为提取到的特征，分别用Bayesian分类器和KNN分类器进行分类，得到分类概率；3)运用随机森林分类器对上述得到的3种不同的概率进行分类得到最终结果，随机森林由多个决策树组成。本发明提供了一种基于多通道多分类器的胰腺囊性肿瘤图像分类方法，能自动进行边缘增强，并提高分类的准确率。