首页> 中国专利> 基于深度学习方法解读医学图像特征的辅助诊断系统

基于深度学习方法解读医学图像特征的辅助诊断系统

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明涉及辅助医学诊断领域，旨在提供基于深度学习方法解读医学图像特征的辅助诊断系统。该基于深度学习方法解读医学图像特征的辅助诊断系统包括过程：读取病灶的医学影像数据并进行预处理；选取图像，建立卷积神经网络架构，自动学习分割出病灶区域，并对病灶形状进行细化；再建一个卷积神经网络架构的CNN模型自动解读良恶性病灶特征，训练后获得基于深度学习方法解读医学影像特征的辅助诊断系统。本发明不仅借助深度卷积神经网络可以自动的分割出病灶区域，弥补了基于活动轮廓等不能解决弱边界问题的不足，而且可以自动学习出提取出有价值的特征组合，避免了人工选取特征的复杂。

著录项

公开/公告号CN108257135A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-07-06

原文格式PDF
申请/专利权人浙江德尚韵兴图像科技有限公司;
展开▼

申请/专利号CN201810103893.0
发明设计人胡海蓉;
展开▼

申请日2018-02-01
分类号G06T7/11(20170101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06T7/00(20170101);G06T7/136(20170101);G06N3/08(20060101);
代理机构33212 杭州中成专利事务所有限公司;
代理人周世骏
地址 310012 浙江省杭州市西湖区文三路90号71幢7层东709、710室
入库时间 2023-06-19 05:49:40

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-06-04

著录事项变更 IPC(主分类):G06T7/11 变更前: 变更后: 申请日:20180201

著录事项变更
2018-07-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/11 申请日:20180201

实质审查的生效
2018-07-06

公开

公开

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于深度学习方法解读医学图像特征的辅助诊断系统 [P] . 中国专利： CN108257135A . 2018-07-06
2. 使用深度卷积神经网络的用于医学图像的计算机辅助诊断系统 [P] . 中国专利： CN106897573A . 2017-06-27
3. MRA IMAGE LEARNING METHOD OF DEEP LEARNING-BASED ASSISTANT DIAGNOSIS SYSTEM AND ASSISTANT DIAGNOSIS METHOD FOR BLOOD VESSEL LESION [P] . 韩国专利： KR102095731B1 . 2020-05-18

机译：基于深度学习的辅助诊断系统的MRA图像学习方法和血管病变的辅助诊断方法
4. COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS SYSTEM FOR MEDICAL IMAGES USING DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS [P] . 欧洲知识产权局专利： EP3491625A4 . 2020-03-04

机译：基于深度卷积神经网络的计算机辅助医学图像诊断系统
5. COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS SYSTEM FOR MEDICAL IMAGES USING DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS [P] . 欧洲知识产权局专利： EP3491625A1 . 2019-06-05

机译：基于深度卷积神经网络的计算机辅助医学图像诊断系统