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一种基于肺部CT影像的COVID-19分类识别方法

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本发明公开了一种基于肺部CT影像的COVID‑19分类识别方法，包括：采集正常肺部CT影像、肺部肿瘤CT影像、COVID肺部CT影像，得到三个样本子集，并构成样本集；采用迁移学习法，分别对AlexNet、GoogleNet、ResNet三个卷积神经网络进行预训练，分别得到三个卷积神经网络的初始化参数；将样本集分别输入至预训练完成的三个卷积神经网络，得到三个个体分类器；采用集成学习法对三个个体分类器进行集成，获得集成分类器模型。本发明的集成模型整体分类性能优于个体分类器，且特异性和灵敏度等评价指标也较高，能较好满足COVID‑19肺部CT影像的快速识别要求。

著录项

公开/公告号CN111582328A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-25

原文格式PDF
申请/专利权人北方民族大学;
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申请/专利号CN202010322518.2
发明设计人周涛;陆惠玲;朱立军;王晓峰;霍兵强;任海玲;董雅丽;
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申请日2020-04-22
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11465 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人符继超
地址 750021 宁夏回族自治区银川市西夏区文昌北街204号
入库时间 2023-12-17 11:49:32

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2020-08-25

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