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一种多模型融合自动检测医学图像中病变的系统及方法

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摘要

本发明公开了一种多模型融合自动检测医学图像中病变的系统及方法，包括运用包括深度学习技术在内的单个或融合检测模型对医学图像，如乳腺X光图像中的可疑病变进行分析、检测。采用本发明可以实现病变特征的自动提取，可用于检测和标注一种或多种类型的病变。

公开/公告号CN106682435B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-29

原文格式PDF
申请/专利权人西安百利信息科技有限公司;
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申请/专利号CN201611266397.4
发明设计人周明;蒋元伟;
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申请日2016-12-31
分类号G16H50/20(20180101);G16H50/70(20180101);G06K9/32(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;
代理人范巍
地址 710068 陕西省西安市高新区锦业路69号创业研发园2号楼10604号
入库时间 2022-08-23 11:30:30

1. 一种多模型融合自动检测医学图像中病变的系统及方法 [P] . 中国专利： CN106682435B . 2021.01.29
2. 自动检测医学图像中的病变的方法和系统 [P] . 中国专利： CN102438529B . 2014.10.22
3. SYSTEM AND METHOD FOR AUTOMATICALLY DETECTING LESIONS IN MEDICAL IMAGE BY MEANS OF MULTI-MODEL FUSION [P] . 世界知识产权组织专利： WO2018120942A1 . 2018-07-05

机译：通过多模式融合手段自动检测医学图像中病变的系统和方法
4. Method and system of automated detection of lesions in medical images [P] . 欧洲知识产权局专利： EP2712554A1 . 2014-04-02

机译：自动检测医学图像中病变的方法和系统
5. Method and system for automatic detection of spinal bone lesions in 3D medical image data [P] . 美国专利： US8693750B2 . 2014-04-08

机译：在3d医学图像数据中自动检测脊骨病变的方法和系统