公开(公告)号：CN114882270A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210395179.X

申请日：2022-04-15

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 詹志辉 ,  汪叶群 ,  杨帆 ,  刘继涛 ,  陈春华 ,  张军

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化算法的主动脉夹层CT图像分类方法，主要涉及智能优化算法和图像分类领域。本方法针对特定的主动脉夹层CT图像分分类任务，基于粒子群优化算法自动搜索最优分类卷积神经网络。搜索过程中，设定每一个粒子位置代表一个分类卷积神经网络，通过粒子群优化算法的不断迭代，最终搜索到一个性能最好的分类卷积神经网络。通过在主动脉夹层CT图像数据集上进行图像分类实验获得了100％的分类准确率，相对于现有的110层分类卷积神经网络ResNet得出的98.97％的分类准确率以及20层分类卷积神经网络SHEDA‑CNN得出的99.48％的分类准确率，基于本发明提出的主动脉夹层CT图像分类方法可以获得更高的分类准确率。