一种基于超声造影图像均匀程度的分类方法
基本信息
| 申请号 | CN201910093165.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109800820A | 公开（公告）日 | 2019-05-24 |
| 申请公布号 | CN109800820A | 申请公布日 | 2019-05-24 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I; G06K9/32（2006.01）I; G06K9/46（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 庄华; 罗燕; 尹皓; 刘西耀; 覃浪宽; 罗源; 刘东权 | 申请（专利权）人 | 成都思多科医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 四川力久律师事务所 | 代理人 | 四川大学华西医院; 成都思多科医疗科技有限公司 |
| 地址 | 610041 四川省成都市武侯区外南国学巷37号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于超声造影图像均匀程度的分类方法，该方法通过对超声造影图像进行预处理，得到若干个矩形感兴趣子区域，并对每个矩形感兴趣子区域完成分类标注，接着从每个矩形感兴趣子区域中提取出多组纹理特征，通过对每组纹理特征进行筛选，再结合主成分分析方法，得到分类训练样本；然后，将多分类问题分解为多个二分类问题，并分别针对每个二分类问题，利用分类训练样本训练得到相应的二分类QDA模型，最后利用得到的多个二分类QDA模型对未标注的超声造影图像进行分类预测，并以投票的方式决定该超声造影图像的分类结果。因此，本发明能够降低分类模型的学习难度，提高分类模型的训练效率。 |
