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稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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醫(yī)學圖像的分類方法、模型訓練方法和服務器

1117 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 09:00:36

本發(fā)明主要涉及人工智能的深度學習技術領域。本文描述了用于醫(yī)學圖像分類方法、模型訓練方法和服務器。該醫(yī)學圖像的分類方法，包括：獲取醫(yī)學圖像的數(shù)據(jù)集合；對醫(yī)學圖像的數(shù)據(jù)集合進行質量分析，提取醫(yī)學圖像的特征信息，質量分析包括色域?飽和度?亮度分析、清晰度分析、紋理分析和熵值分析中的一個或多個；基于提取的特征信息，利用經(jīng)預先訓練的用于對醫(yī)學圖像進行異常檢測分類的深度學習網(wǎng)絡對所述醫(yī)學圖像進行分類，得到分類結果，分類包括針對醫(yī)學圖像是否為正常組織、無關組織、鏡頭失焦、白平衡失效進行分類中的一個或多個。

聲明：

“醫(yī)學圖像的分類方法、模型訓練方法和服務器” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)