摘要
本发明公开了一种基于深度学习与高光谱图像的肿瘤早期识别系统,涉及肿瘤早期识别技术领域。包括:图像降维模块,用于获取高光谱图像,提取高光谱图像中的光谱信息;特征波段选取模块,用于对提取得到的光谱信息进行差异性分析,根据分析结果确定特征波段;深度学习模型模块,用于利用肿瘤识别模型对选取的特征波段下的光谱信息进行肿瘤初步识别;集成学习模块,用于对肿瘤初步识别结果进行集成学习,并根据集成学习结果优化肿瘤识别模型,采用优化后的肿瘤识别模型对待测高光谱图像进行识别,得到最终的肿瘤识别结果。本发明结合高光谱图像自身光谱信息的优势以及多种深度学习模型预测结果的集成,实现肿瘤早期精确识别。
技术关键词
二维卷积神经网络
肿瘤
一维卷积神经网络
特征选择方法
识别系统
图像
深度学习模型
残差网络模型
像素点
模块
注意力机制
训练集
因子
非线性
数据