技術總結
本發明公開一種基于堆疊降噪自編碼器的乳腺超聲圖像特征自學習提取方法及系統，其中方法包括從每一張乳腺超聲病灶區域圖像ROI中提取手工淺層特征作為一個訓練樣本，構成訓練樣本集set_unlabeled＝{x(1),x(2),…,x(n)}，第i個樣本x(i)∈[0,1]d,i＝1,2,…,n；基于訓練樣本集，訓練第一個降噪自編碼器DAE1；訓練完第一個降噪自編碼器后，重新輸入訓練樣本集，根據步驟S4訓練好的編碼器提取所有樣本的隱層學習得到的特征表示，構成新的樣本{y(1),y(2),…,y(n)}，將其作為第二個降噪自編碼器的輸入，訓練第二個降噪自編碼器DAE2。本發明實現了乳腺超聲圖像特征的提取，從而為臨床診斷提供有價值的“參考意見”，提高乳腺癌診斷的準確率和效率。
技術研發人員：陳壯威
受保護的技術使用者：福建省婦幼保健院
文檔號碼：201610834295
技術研發日：2016.09.20
技術公布日：2017.02.15