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公开(公告)号：CN113610177A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110941361.6
申请日：2021-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种甲状腺SPECT图像分类方法，包括以下步骤：在甲状腺SPECT图像中提取人工特征；以甲状腺SPECT图像和人工特征作为输入，通过卷积神经网络对甲状腺SPECT图像分类模型进行训练，获得自动特征；将人工特征和自动特征合并输入分类器实现分类，获得分类结果；评估分类结果，合格后获得完成训练图像分类模型，进行甲状腺SPECT图像的分类。本发明将自动提取的深度特征与人工选择的特征相融合，提升了特征信息的丰富度和图像识别的效果；通过引入注意力机制，对模型提取的特征进行筛选，提升模型的特征提取能力，同时使模型训练更方便高效，实现了图像高准确率的自动分类。
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