公开(公告)号：CN118396988B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410824677.0

申请日：2024-06-25

Applicant: 华侨大学

Inventor： 夏宇 ,  黄德天 ,  张平平 ,  魏成赟

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Alex网络的CT图像肾结石检测方法，涉及医院图像处理技术领域其特征在于，包括以下步骤：构建CT图像肾结石检测模型，所述CT图像肾结石检测模型包括依次连接的特征提取模块和分类器；所述特征提取模块采用Alex网络，所述分类器采用萤火虫群优化ELM网络，所述萤火虫群优化ELM网络采用萤火虫群算法加速ELM网络的运算过程；使用批量归一化技术训练CT图像肾结石检测模型；利用训练好的CT图像肾结石检测模型对输入的CT图像进行肾结石检测。本发明采用批量归一化提高AlexNet的训练速度，采用萤火虫群优化算法来优化ELM网络初始参数，提高训练的收敛速度和性能，最终提升了肾结石检测的速度和精度。

公开(公告)号：CN118396988A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410824677.0

申请日：2024-06-25

Applicant: 华侨大学

Inventor： 夏宇 ,  黄德天 ,  张平平 ,  魏成赟

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Alex网络的CT图像肾结石检测方法，涉及医院图像处理技术领域其特征在于，包括以下步骤：构建CT图像肾结石检测模型，所述CT图像肾结石检测模型包括依次连接的特征提取模块和分类器；所述特征提取模块采用Alex网络，所述分类器采用萤火虫群优化ELM网络，所述萤火虫群优化ELM网络采用萤火虫群算法加速ELM网络的运算过程；使用批量归一化技术训练CT图像肾结石检测模型；利用训练好的CT图像肾结石检测模型对输入的CT图像进行肾结石检测。本发明采用批量归一化提高AlexNet的训练速度，采用萤火虫群优化算法来优化ELM网络初始参数，提高训练的收敛速度和性能，最终提升了肾结石检测的速度和精度。