一种基于多通道卷积神经网络的质谱成像分类方法

摘要

本发明提供一种基于多通道卷积神经网络的质谱成像分类方法，包括：对质谱成像数据集进行数据预处理，获得260*134*100的预训练数据；对二维质谱成像数据完成手工标注，获得组织区域分类标注文档，并构建训练数据集和测试数据集；训练并获得一个多通道的深度卷积神经网络模型对质谱成像数据进行特征提取，实现质谱数据空间区域的自动分类。