一种基于SFC-MSPCNN和改进ConvNeXt的乳腺影像识别判定方法

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正文
推荐专利
一种基于SFC-MSPCNN和改进ConvNeXt的乳腺影像识别判定方法
申请号:CN202410987119
申请日期:2024-07-23
公开号:CN118887472B
公开日期:2025-01-24
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于SFC‑MSPCNN和改进ConvNeXt的乳腺影像识别判定方法,涉及影像分析技术领域。本发明基于乳腺影像超声数据库、MIAS数据库和DDSM数据库的对比实验分析模式,根据乳腺肿块及钙化点的特性与良恶性的关系,提出一种基于特殊点火控制模式的脉冲耦合神经网络模型和一种改进的下一代卷积神经网络模型,实现乳腺病灶的良恶性分类,并采用对比实验方法进行分类效果的评估与分析。
技术关键词
乳腺影像识别 参数 脉冲耦合神经网络模型 注意力 判定方法 全局平均池化 算法模型 表达式 动态 影像分析技术 卷积模块 卷积神经网络模型 因子 特征提取模块 图像 模型压缩 网络深度 多层感知机
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