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尘肺病等级智能判别方法

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摘要

本发明涉及医学影像分析技术领域，公开了尘肺病等级智能判别方法，其包括如下步骤：将包含有多张DR胸片样本图像分为训练样本一和训练样本二。所述DR胸片样本图像为具有不同大小尘肺纤维阴影像素的各个肺区图像。基于卷积神经网络模型输入训练样本一，训练肺部纤维化阴影的特征的模型参数，以生成肺部纤维化智能判定模型。本发明的尘肺病等级智能判别方法中，输入的图像由训练用的图像块替换为整张DR胸片，特征学习模型设计为将最后三层全连接层替换为卷积层，这样设计的目的是为了实现输入图像和输出也是图像的端到端检测，同时可以直接检测出不同肺区的病灶区域，减少训练时间，同时提高了对肺纤维化的识别率。

著录项

  • 公开/公告号CN114098779A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽医学高等专科学校;

    申请/专利号CN202111315770.1

  • 发明设计人 张源;江震;刘静怡;

    申请日2021-11-08

  • 分类号A61B6/00(20060101);

  • 代理机构34159 合肥信诚兆佳知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人崇鑫

  • 地址 230601 安徽省合肥市芙蓉路632号

  • 入库时间 2023-06-19 14:23:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-01

    公开

    发明专利申请公布

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