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一种基于深度学习的直肠息肉多分类方法

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成果简介
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前景分析

成果名称：	一种基于深度学习的直肠息肉多分类方法	关键字：	息肉 , 图像 , 绒毛状 , cswa , 样本 , 绒毛 , 阶段 , 分类 , 锯齿状 , 肠息肉	应用行业：	信息传输软件和信息技术
高新技术领域：	生物、医药和医疗器械技术	所在地：	河北省	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN202310775964.2	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	河北大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	6.00	所属十强产业：

本发明涉及一种基于深度学习的直肠息肉多分类方法，包含一个由多个卷积神经网络(CNNs)级联组成的新的多阶段分类网络，并使用了一种新的注意力机制CSWA，充分提取特征，并采取跳跃连接的方式融合不同尺度信息；通过FastGAN深度学习网络进行数据增强补充不平衡的训练样本，并将息肉图像重新调整像素大小。构建交叉熵损失函数用于网络的训练，后续采用训练好的网络模型对测试集中的样本图像进行分类，为结直肠癌的诊断提供了一种有效的深度学习多分类方法。本发明用于准确对结直肠息肉的类型分类(CRP)，以协助对结直肠癌(CRC)进行后续分析。