摘要
本发明公开了一种乳腺肿瘤图像处理方法、装置、介质和设备,涉及图像处理技术领域。包括:构建包括依次连接特征提取模块、拼接层和分类层的网络模型,特征提取模块包括并行的深层特征提取分支和浅层特征提取分支;深层特征提取分支使用第一可训练权重系数将乳腺肿瘤图像映射为深度特征向量;浅层特征提取分支使用非训练特征提取方法提取乳腺肿瘤图像的低级特征向量;拼接层用于将深层特征提取分支输出的深度特征向量和浅层特征提取分支输出的低级特征向量拼接为融合特征;分类层使用第二可训练权重系数将融合特征映射为图像分类标签。获得的端对端的乳腺肿瘤图像分类模型避免了由于各步骤分割造成的误差逐步放大。
技术关键词
乳腺肿瘤图像
浅层特征提取
肿瘤图像处理方法
深层特征提取
特征提取方法
分支
特征提取模块
模型对乳腺肿瘤
融合特征
图像分割算法
网络
标签
模型训练模块
图像处理模块
图像处理装置
延伸率
图像处理技术
系统为您推荐了相关专利信息
修复划痕
深层特征提取
噪声预测
训练深度学习模型
图像处理网络
分析预测方法
客户
SMOTE算法
习惯
Apriori算法
步态特征提取
步态识别方法
步态特征向量
多模态
步态信息
可见光图像
图像融合方法
编码器
频域特征
多模态
推广系统
执行完整性校验
生成向量
分布式存储结构
规范化模板