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一种基于深度学习的结直肠息肉检测方法

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本发明涉及结直肠息肉检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的结直肠息肉检测方法，包括：从CT影像中获取数据对其进行数据预处理，通过二值化、腐蚀、膨胀等技术，对图像数据进行肠腔实质掩膜提取；然后切割图像进行感兴趣区域(ROI)提取；之后将切割出来的数据影像进行标号保存构建结直肠训练数据集；最后采用一种新的LeNet‑5结构搭建深度学习网络，训练数据，获得影像检测和训练结果。本发明在进行模型训练时，先采用图像预处理技术，找到了疑似区域，大大提高了训练结果的准确性，检测原理简单，检测速度较快，并且随着训练数据的增加，准确率会不断提高。

著录项

公开/公告号CN114359157A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-04-15

原文格式PDF
申请/专利权人南通大学;
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申请/专利号CN202111488122.6
发明设计人袁银龙;华亮;杜鸣;蒋泽宇;李俊红;桑小虎;程赟;
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申请日2021-12-08
分类号G06T7/00;G06T7/12;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;
代理机构
代理人
地址 226019 江苏省南通市崇川区啬园路9号
入库时间 2023-06-19 14:57:41

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法律状态
2022-04-15

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