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申请/专利权人：首都师范大学
摘要：本申请提出了一种融合多尺度非线性特征的病理图像分类方法，涉及深度学习与医学图像分析技术领域，其中，该方法包括：获取待分类的病理图像；对病理图像进行多尺度的随机傅里叶映射，得到特征图；对特征图进行非线性变换、熵加权和扩充，得到混合特征图；对混合特征图进行空间金字塔二阶池化，得到特征向量；使用softmax将特征向量转换为概率分布，并使用支持向量机进行分类，得到分类结果。采用上述方案的本发明能够有效地对病理图像进行表征并实现分类，适用于医学病理图像的智能分析。
主权项：1.一种融合多尺度非线性特征的病理图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分类的病理图像；对所述病理图像进行多尺度的随机傅里叶映射，得到特征图；对所述特征图进行非线性变换、熵加权和扩充，得到混合特征图；对所述混合特征图进行空间金字塔二阶池化，得到特征向量；使用softmax将所述特征向量转换为概率分布，并使用支持向量机进行分类，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都师范大学 一种融合多尺度非线性特征的病理图像分类方法及系统
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