用bagging微调CNN来分类甲状腺滤泡状图片的方法

摘要

本发明公开了一种基于bagging微调inception V3与inception resnet V2并集成的方法对甲状腺滤泡状结节的超声图片与甲状腺滤泡癌的超声图片进行分类的方法。本发明以分割过的超声图为数据集，通过bagging方法微调并保存9个模型，然后再将测试集分别输入保存好的9个模型中，通过这9个模型输出的分数相加取其平均值作为最终的图片分类依据，达到将这两种图片的分类的效果。本发明能够满足通过超声图像得出这两种图片的分类分数，具有很高的准确性。