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公开(公告)号：CN109002831A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810582349.9
申请日：2018-06-05
Applicant: 南方医科大学南方医院
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的乳腺密度分类方法、系统及装置，方法包括采集乳腺钼靶图像，并对其进行分类标记，得到标记后的乳腺钼靶图像；将标记后的乳腺钼靶图像进行预处理，得到钼靶训练图像；将钼靶训练图像输入至卷积神经网络模型进行训练，得到训练完成后的乳腺分类预测网络模型；将需要预测的测试样本输入至乳腺分类预测网络模型进行处理，得到乳腺密度各个分类的概率，进而得到测试样本的分类结果。本发明通过卷积神经网络模型实现端到端的训练，从而能从大量的乳腺钼靶图像中自动学习图像特征，有效提高对医疗大数据的适应能力，大大提高分类预测的准确性。本发明可广泛应用于医疗领域中。
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