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一种基于视觉特征识别口腔鳞状细胞癌的深度学习方法

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本发明公开了一种基于视觉特征识别口腔鳞状细胞癌的深度学习方法，包括：1)建立开发集和测试集；2)构建数据训练样本；3)训练目标检测网络模型；4)通过该目标检测模型对开发集的口腔照片进行批量初始定位，使用定位后的图片区域构建分类网络数据样本；5)扩充分类网络数据样本；6)DenseNet作为分类网络的主干网络，并改进DenseNet，使模型更加集中于困难的错误分类的样本；7)将分类网络在扩充样本上进行训练，得到口腔鳞状细胞癌分类网络；8)检验分类网络；9)应用分类网络分类口腔照片。本方法从口腔照片中检出口腔鳞状细胞癌的灵敏度高，特异性好，适用于各种口腔鳞状细胞癌的检测以及筛查。

著录项

公开/公告号CN111369501B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-01

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN202010112955.1
发明设计人熊学鹏;赵怡芳;傅秋云;李凯雄;
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申请日2020-02-24
分类号G06T7/00(20170101);G06V10/25(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);A61B5/00(20060101);
代理机构42001 武汉宇晨专利事务所(普通合伙);
代理人王敏锋
地址 430072 湖北省武汉市洪山区珞瑜路237号
入库时间 2022-08-23 13:22:47

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