[发明专利]神经网络模型训练方法、装置及系统有效
| 申请号： | 201710002230.5 | 申请日： | 2017-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN106709917B | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 王立;王佳 | 申请（专利权）人： | 青岛海信医疗设备股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T7/136 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 江崇玉 |
| 地址： | 266100 山东省青岛市崂*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种神经网络模型训练方法、装置及系统，属于图像处理领域。包括：接收多个客户端发送的医学样本，其中，第一客户端发送的医学样本包括：多张CT图像和每张CT图像对应的第一标签图像，所述第一标签图像用于标识所述CT图像包含的指定器官，所述第一标签图像是所述第一客户端采用本地神经网络模型对所述多张CT图像进行分割得到的，所述第一客户端为所述多个客户端中的任一客户端；根据所述多个客户端发送的医学样本，训练所述服务器中的第一神经网络模型，所述第一神经网络模型为所述服务器中最新版本的神经网络模型。本发明缩短了神经网络模型的训练时间，有效地提高了神经网络模型训练的准确性。本发明用于神经网络模型的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 模型 训练 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种神经网络模型训练方法，其特征在于，应用于医学图像分割系统的服务器，所述方法包括：接收多个客户端发送的医学样本，其中，第一客户端发送的医学样本包括：多张计算机断层扫描CT图像和每张CT图像对应的第一标签图像，所述第一标签图像用于标识所述CT图像包含的指定器官，所述第一标签图像是所述第一客户端采用本地神经网络模型对所述多张CT图像进行分割得到的，所述第一客户端为所述多个客户端中的任一客户端；根据所述多个客户端发送的医学样本，训练所述服务器中的第一神经网络模型，所述第一神经网络模型为所述服务器中最新版本的神经网络模型。
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