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基于量子卷积神经网络的磁共振影像分类方法、装置
申请人信息
- 申请人:中国科学院深圳先进技术研究院
- 申请人地址:518000 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号
- 发明人: 中国科学院深圳先进技术研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于量子卷积神经网络的磁共振影像分类方法、装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410169637.7 |
| 申请日 | 2024/2/6 |
| 公告号 | CN117710761A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 发明人 | 郑海荣; 梁栋; 王海峰; 李烨; 林凌; 李凡诗 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号 |
摘要文本
本申请提供了一种基于量子卷积神经网络的磁共振影像分类方法、装置，涉及图像分类技术领域。其中，该方法包括：获取MRI图像，基于所述MRI图像、卷积层与池化层获取对应的MRI图像特征数据；将所述MRI图像特征数据输入全连接层获取对应的MRI图像类别数据；将所述MRI图像类别数据输入到量子层转换为量子态数据，且基于所述量子态数据通过所述量子层进行图像分类。本申请解决了相关技术中磁共振成像中图像分类效率低的问题。
专利主权项内容
1.一种基于量子卷积神经网络的磁共振影像分类方法，其特征在于，包括：获取MRI图像，基于所述MRI图像、卷积层与池化层获取对应的MRI图像特征数据；将所述MRI图像特征数据输入全连接层获取对应的MRI图像类别数据；将所述MRI图像类别数据输入到量子层转换为量子态数据，且基于所述量子态数据通过所述量子层进行图像分类。