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基于卷积神经网络的新冠肺炎X射线图像识别方法及系统

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本发明公开一种基于卷积神经网络的新冠肺炎X射线图像识别方法及系统，该方法针对X射线图像类别间相似度高且类别内变异性低的问题，构建了包括若干通道特征权重提取模块的图像识别模型，该通道特征权重提取模块可有效预防随着图像识别模型层数增多而退化的问题、减少模型的参数量，利用该通道特征权重提取模块可精确、快速地获取图像特征提取过程中每个通道的权重系数，放大权重靠前的通道特征、抑制权重靠后的通道特征，通过在模型中设计若干该通道特征权重提取模块可有效增强模型的特征提取能力，尤其是对X射线图像的特征提取能力，因此利用本发明提供的基于卷积神经网络的图像识别模型进行新冠肺炎X射线图像识别的精度高且识别速率快。

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公开/公告号CN112116009A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-22

原文格式PDF
申请/专利权人长沙理工大学;
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申请/专利号CN202010992932.4
发明设计人王威;刘豪;李骥;王新;
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申请日2020-09-21
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构43225 长沙国科天河知识产权代理有限公司;
代理人邱轶
地址 410000 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号
入库时间 2023-06-19 09:16:49

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