公开(公告)号：CN111582328A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010322518.2

申请日：2020-04-22

Applicant: 北方民族大学

Inventor： 周涛 ,  陆惠玲 ,  朱立军 ,  王晓峰 ,  霍兵强 ,  任海玲 ,  董雅丽

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 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。