首页> 中国专利> 基于卷积神经网络法和支持向量机法的影像科图像识别方法

基于卷积神经网络法和支持向量机法的影像科图像识别方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络法和支持向量机法的影像科图像识别方法，其包括以下步骤：采集原始医疗图像作为样本，使用加权灰度化算法对原始医疗图像进行灰度化处理，得到灰度图像；使用直方图均衡化对灰度图像进行处理，得到均衡后灰度图，使用改进的Isotropic Sobel边缘检测算子对均衡后灰度图进行边缘检测，得到边缘图像，使用自适应阈值算法对边缘图像进行二值化，得到二值化后的医疗图像；使用形态学运算操作对二值化后的医疗图像进行处理，得到医疗候选区域图像，并将候选区域图像形成训练数据，初始化卷积神经网络，训练数据，提取出特征数据；将卷积神经网络模型训练提取的特征数据传到支持向量机中进行训练，将提取的测试特征数据输入医疗图像识别训练模型中进行判断，最终得到准确的医疗图像识别结果。

著录项

公开/公告号CN108389187A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-08-10

原文格式PDF
申请/专利权人李家菊;
展开▼

申请/专利号CN201810089445.X
发明设计人刘福珍;
展开▼

申请日2018-01-30
分类号G06T7/00(20170101);G06T7/13(20170101);G06N3/04(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构
代理人
地址 551600 贵州省贵阳市毕节市达溪镇坝子村岔沟组
入库时间 2023-06-19 06:33:14

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-09-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20180130

实质审查的生效
2018-08-10

公开

公开

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于卷积神经网络法和支持向量机法的影像科图像识别方法 [P] . 中国专利： CN108389187A . 2018-08-10
2. 基于水淹法和卷积神经网络的图像识别方法 [P] . 中国专利： CN109583333A . 2019-04-05
3. METHODS, SYSTEMS AND APPARATUS FOR IMAGE RECOGNITION BASED ON RECURSIVELY DETERMINED EXEMPLAR-SUPPORT VECTOR MACHINES (E-SVM) FEATURES [P] . 世界知识产权组织专利： WO2016075274A1 . 2016-05-19

机译：基于递归确定的支持向量机特征的图像识别方法，系统和装置
4. DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK-BASED SUBMERGED OIL SONAR DETECTION IMAGE RECOGNITION METHOD [P] . WO2021243743A1 . 2021-12-09

机译：基于深度卷积神经网络的淹没油声纳检测图像识别方法
5. DEFORMABLE CONVOLUTION-BASED IMAGE RECOGNITION METHOD AND APPARATUS, AND COMPUTER DEVICE [P] . WO2021218140A1 . 2021-11-04

机译：基于可变形的卷积图像识别方法和装置，以及计算机设备