一种肺部CT图像中模糊模式的多示例学习识别方法

摘要

本发明公开一种肺部CT图像中模糊模式的多示例学习识别方法，属于CT图像处理技术领域。该方法首先对不同模式下的肺部CT图像进行随机抽样并进行预处理，其次对预处理后的样本采用迁移学习的方法进行特征提取，并采用主成分分析法对特征进行降维，最后采用优化后的多示例学习的方案对不同模式的肺部CT图像进行分类。本发明把卷积神经网络和多示例学习相结合，能够在数据量不足且存在未知的示例标签的情况下利用CNN提取样本特征，采用网格搜索优化多示例学习的参数，有效提高了分类准确率。