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基于深度学习的纵隔超声内镜图像实时辅助诊断系统及方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的纵隔超声内镜图像实时辅助诊断系统及方法，系统包括图像获取模块、通信模块、病灶识别模块；图像获取模块，用于获取使用超声内镜设备进行纵隔检查得到的图片和视频，将视频解码为图片；病灶识别模块，用于接收图像获取模块的图片，及时判断图像对应的特征，得到疾病识别分类结果；图像获取模块和病灶识别模块通过通信模块连接通信。本发明首选使用图像获取模块获取纵隔超声内镜图片和视频；然后将纵隔超声内镜图片作为参数，调用卷积神经网络模型进行疾病的识别分类；最后接收卷积神经网络模型分类结果，辅助医生进行疾病诊断。本发明提高了检测的准确度和有效性，降低了误诊漏诊发生概率，节约了人力成本。

著录项

公开/公告号CN109616195A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-04-12

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学人民医院(湖北省人民医院);
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申请/专利号CN201811430906.1
发明设计人于红刚;张军;吴练练;胡珊;宫德馨;
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申请日2018-11-28
分类号G16H50/20(20180101);G06K9/62(20060101);
代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人魏波
地址 430060 湖北省武汉市武昌区张之洞路99号
入库时间 2024-02-19 09:22:25

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-05-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G16H50/20 申请日:20181128

实质审查的生效
2019-04-12

公开

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