一种基于神经网络的脑瘤CT图像分类系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于神经网络的脑瘤CT图像分类系统，包括：数据预处理模块、脑CT图像分类神经网络构建模块、脑瘤CT图像分类神经网络训练模块、以及脑瘤CT图像分类输出模块。本发明专利技术采用了先进的数据增强技术，包括随机旋转、翻转、缩放和裁剪等操作。这些操作通过模拟不同的图像变换，提高了模型对图像变换的适应性。模型专门针对脑瘤CT图像的自动化分类进行了优化。通过引入残差连接，模型能够有效缓解深层网络中的梯度消失问题，而混合注意力机制则增强了对图像全局依赖关系的捕捉能力。与传统CNN模型相比，本发明专利技术的系统能够更准确地提取局部特征和全局特征，显著提高了脑瘤CT图像的分类准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像分类系统领域，具体涉及一种基于神经网络的脑瘤ct图像分类系统。

技术介绍

1、卷积神经网络(convolutional neural networks，cnn)是一种前馈神经网络，它的核心原理主要是卷积和池化的层级结构，可以有效地处理多维数据，同时也是分类和检测目标物体的首选方案。

2、随着医学影像技术的快速发展，计算机断层扫描(ct)在脑瘤的诊断中起着至关重要的作用。ct图像能够提供脑部的高分辨率横截面视图，帮助医生发现和评估脑瘤。然而，传统依赖于手工特征提取的图像分类方法，如基于纹理分析和形状特征的方法，不仅耗时且准确率有限。此外，脑肿瘤在外形和与正常脑组织的重叠有很大的多样性，肿瘤的扩大也会使附近的正常组织转移或变形导致脑瘤解剖结构的个体差异较大从而增大了分类难度。

3、近年来，深度学习作为人工智能最流行的研究趋势之一，在病灶识别和疾病分类方面发挥了巨大的作用。在不同的神经网络构架中，卷积神经网络在医学图像处理任务中占据了多年主导地位，其优势是可以完成计算机自动标注并提取图片中的病灶特征，对疾病进行准确的识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于神经网络的脑瘤CT图像分类系统，其特征在于，包括：数据预处理模块、脑CT图像分类神经网络构建模块、脑瘤CT图像分类神经网络训练模块、以及脑瘤CT图像分类输出模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的脑瘤CT图像分类系统，其特征在于，脑部CT图像数据集预处理模块被配置执行对脑部CT图像去噪、增强对比度、标准化、归一化操作；

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的脑瘤CT图像分类系统，其特征在于，数据增强模块对脑部CT图像进行旋转、翻转、缩放、剪裁操作；

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的脑瘤CT图像分类系统，其特征在于，残...

【技术特征摘要】

1.一种基于神经网络的脑瘤ct图像分类系统，其特征在于，包括：数据预处理模块、脑ct图像分类神经网络构建模块、脑瘤ct图像分类神经网络训练模块、以及脑瘤ct图像分类输出模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的脑瘤ct图像分类系统，其特征在于，脑部ct图像数据集预处理模块被配置执行对脑部ct图像去噪、增强对比度、标准化、归一化操作；

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的脑瘤ct图像分类系统，其特征在于，数据增强模块对脑部ct图像进行旋转、翻转、缩放、剪裁操作；

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的脑瘤ct图像分类系统，其特征在于，残差块被配置执行如下动作：

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的脑瘤ct图像分类系统，其特征在于，注意力机制层被配置执行如下动作：

6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的脑瘤ct图像分类系统，其特征在于，输出层被配置执行如下动作：使用softmax激活函数进行多分类，如下式：

7.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：张洁，于乐，潘刘华，沈周洁，解刚才，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：