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公开(公告)号：CN108734694A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810309381.X
申请日：2018-04-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于faster r-cnn的甲状腺肿瘤超声图像自动识别方法，包括步骤：对已经标注的甲状腺肿瘤超声图像进行数据增强，增加训练样本的个数和尺度；使用resnet-50网络模型对图像数据集进行特征提取；使用区域建议网络RPN生成建议窗口(proposals)，并映射到特征图上生成区域建议框；然后通过RoI pooling使得每个RoI生成固定尺寸的特征图；最后利用softmax Loss和softmax L1 Loss对分类概率和边框回归联合训练。本发明方法不需要手工进行肿瘤超声图像分割，能够端到端训练网络，并采用数据增强提高识别率。
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