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一种基于深度神经网络的X光影像分割与分类预测模型

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本发明属于计算机技术领域，提出了一种基于深度神经网络的X光影像分割与分类预测模型。首先，对X光影像进行预处理；针对预处理后的图片，构建基于注意力机制的U‑Net图像分割模型，得到影像中包含的待检测病变区域；通过构建Inception‑ResNet v2卷积神经网络提取上述影像区域特征，预测X光片中对应组织器官发生变化的概率；将得到的预测概率和实际的结果进行对比，利用对比结果对模型中相关参数进行迭代更新，直至模型趋于收敛。本发明构建了一种行之有效的方法来利用深度神经网络完成器官变化预测，通过大量实验验证，本发明所达到的预测精度和速度优于现阶段的相关模型。

著录项

公开/公告号CN114187301A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-15

原文格式PDF
申请/专利权人大连市中心医院;大连理工大学;
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申请/专利号CN202111336146.X
发明设计人袁宏;赵亮;马佳骏;赵婧媛;李达;
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申请日2021-11-12
分类号G06T7/11(20170101);G06T7/70(20170101);G06V10/80(20220101);G06V10/764(20220101);G06N3/04(20060101);G06V10/82(20220101);
代理机构21102 辽宁鸿文知识产权代理有限公司;
代理人苗青
地址 116033 辽宁省大连市沙河口区西南路826号
入库时间 2023-06-19 14:31:20

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法律状态
2022-03-15

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