一种结合样本挖掘和迁移神经网络来检测胰腺的方法

本发明公开了一种结合样本挖掘和迁移神经网络来检测胰腺的方法。该方法包括：获取待测目标的磁共振图像；将所述磁共振图像输入到经训练的分类模型，获得胰腺炎的分类结果。所述分类模型包括区域生成模块和检测模块，该检测模块包括迁移瓶颈层、顶层和分类层，所述区域生成模块以磁共振图像阵列作为输入，输出具有候选区域的磁共振图像阵列，所述迁移瓶颈层针对所述具有候选区域的磁共振图像阵列提取每个切片瓶颈特征，进而输入到所述顶层获得顶层特征，所述分类层基于所述顶层特征，获得胰腺炎的分类结果。本发明预测准确度高，能够有效预测胰腺炎和辅助人工诊断。