一种基于频域深度学习的肺癌图像识别方法

本发明涉及一种基于频域深度学习的肺癌图像识别方法，步骤包括数据采集、数据集划分、数据增强、频域模型构建、损失训练和评价结果等，本发明有效地结合了频域特征分析和深度学习技术，通过利用频域中的关键特征，精准地识别和分类肺癌图像。通过结合迁移学习技术，能够在有限的数据集上实现高效的模型训练，提高了模型的泛化能力，从而在多样化的临床案例中表现出更好的鲁棒性。本发明通过频域特征的引入和迁移学习的应用，使模型能够更有效地学习通用和关键特征，而不是过度依赖于特定的训练数据集，降低了过拟合的风险。本发明还可以进行数字图像处理和计算机视觉分析，以提高识别的准确性和效率。