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申请/专利权人：重庆第二师范学院
摘要：本发明涉及医学图像处理技术领域，公开了一种基于X射线图像可解释模型的冠状病毒检测方法，包括以下步骤：获取原始冠状病毒X射线图像并对其进行数据预处理，得到数据增强的冠状病毒X射线图像；采用k均值聚类法对数据增强的冠状病毒X射线图像进行数据分割，得到数据分割的冠状病毒X射线图像并分别进行纹理特征与颜色特征的提取，得到带有颜色特征与纹理特征的冠状病毒X射线图像，并利用差分进化法与粒子群优化法的混合法进行特征优化，得到优化的冠状病毒X射线图像特征集；将优化的冠状病毒X射线图像特征集输入SVM分类器中进行冠状病毒颜色特征与纹理特征分类，得到冠状病毒X射线图像的特征分类结果；该方法提高了检测冠状病毒的效率与准确性。
主权项：1.一种基于X射线图像可解释模型的冠状病毒检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始冠状病毒X射线图像并对其进行数据预处理，得到数据增强的冠状病毒X射线图像；S2、采用k均值聚类法对数据增强的冠状病毒X射线图像进行数据分割，得到数据分割的冠状病毒X射线图像；S3、对数据分割的冠状病毒X射线图像进行纹理特征与颜色特征的提取，得到带有颜色特征与纹理特征的冠状病毒X射线图像；S4、利用差分进化法与粒子群优化法的混合法对带有颜色特征与纹理特征的冠状病毒X射线图像进行特征优化，得到优化的冠状病毒X射线图像特征集；S5、将优化的冠状病毒X射线图像特征集输入SVM分类器中进行冠状病毒颜色特征与纹理特征分类，得到冠状病毒X射线图像的特征分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆第二师范学院 一种基于X射线图像可解释模型的冠状病毒检测方法
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