【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像分类，具体涉及一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法。
技术介绍
1、糖尿病肾脏影像是通过使用医学影像技术，如超声、ct扫描和mri，对患有糖尿病的患者进行肾脏结构和功能的可视化呈现。而不同患者的病症不一，对应的肾脏影像中病变区域特征和位置等可能也不一致，为了便于对糖尿病患者的病症进行统计和分析，通常使用卷积神经网络(cnn)对糖尿病肾脏影像进行分类。
2、在利用卷积神经网络对采集的糖尿病患者肾脏影像中病变区域特征进行分析识别时，采集的肾脏影像中可能存在热噪声，主要表现为肾脏影像中分布随机的斑点，随机的斑点则可能导致对病变区域识别的结果存在偏差，从而导致肾脏影像的分类错误；现有的窗口类滤波方法则对该类型的噪声去除效果比较理想，但是在使用该算法对噪声进行去除时，滤波窗口尺寸的选择则会影响到最终的滤波结果：倘若选择的滤波窗口尺寸过大，虽然可以对噪声进行有效去除，但是也会导致滤波后的图像过度平滑，损失细节，而较小的滤波窗口尺寸则可能对噪声去除效果不佳，均会影响最终分类结果的准确性。
技术实...
【技术保护点】
1.一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述异常特征值的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述异常特征参考值的获取方法包括：
4.根据权利要求2所述的一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述异常特征参考值的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述异常可能性的获取方法包括：
6.根据权利要求5所述的一种糖尿病肾脏影像...
【技术特征摘要】
1.一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述异常特征值的获取方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述异常特征参考值的获取方法包括：
4.根据权利要求2所述的一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述异常特征参考值的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种糖尿病肾脏影像智慧分类方法，其特征在于，所述异常可能性的获取方法包括：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐宁，梁栋，王小保，
申请(专利权)人：天津中医药大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：
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