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申请/专利权人：中物院成都科学技术发展中心;四川大学华西医院;中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院
摘要：本发明提供基于改进ShuffleNetV2模型的脑胶质瘤分级方法，涉及深度学习图像分类技术领域，解决了脑胶质瘤分级过程中面对多模态、多切片MRI数据时的高效融合与精准分级问题；包括：S1、获取脑胶质瘤的图像分类数据集；S2、获取ShuffleNetV2模型，将其作为脑胶质瘤分级模型的改进基础；S3、将SimAM注意力模块和广义平均池化机制引入ShuffleNetV2模型中，完成模型结构改进；S4、使用图像分类数据集对改进后的ShuffleNetV2模型进行训练，得到脑胶质瘤分级模型；应用本发明方法所得模型具有较强泛化能力、信息获取充分和较高识别精度，能顺利胜任脑胶质瘤分级任务。
主权项：1.一种基于改进ShuffleNetV2模型的脑胶质瘤分级方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、获取脑胶质瘤的图像分类数据集；S2、获取ShuffleNetV2模型，将其作为脑胶质瘤分级模型的改进基础；S3、将SimAM注意力模块和广义平均池化机制引入ShuffleNetV2模型中，完成模型结构改进；S4、使用图像分类数据集对改进后的ShuffleNetV2模型进行训练，得到脑胶质瘤分级模型，应用于实际的脑胶质瘤分级任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中物院成都科学技术发展中心 四川大学华西医院 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 基于改进ShuffleNetV2模型的脑胶质瘤分级方法
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