[发明专利]一种基于深度学习的医疗图像处理方法在审
| 申请号： | 201710270338.2 | 申请日： | 2017-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN107133942A | 公开（公告）日： | 2017-09-05 |
| 发明（设计）人： | 戴川;胡世亮;刘杨;汪远;倪岭;李云鹏 | 申请（专利权）人： | 南京天数信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的医疗图像处理方法。所述基于深度学习的医疗图像处理方法包括如下步骤选用标注好的医疗训练集图像对迁移的神经网络模型进行训练和适配，获得经过训练的医疗诊断模型；根据所述医疗诊断模型的要求转换医疗图片的图像格式，并对所述医疗图片进行图像增强处理；提取所述医疗图片的瓶颈特征，利用所述医疗诊断模型根据所述瓶颈特征进行影像诊断，并输出诊断结果。本发明的有益效果所述基于深度学习的医疗图像处理方法可以完全自动化地处理前列腺病灶区图像的分析诊断，其分析诊断的精度可以达到甚至超过国际专家级医生的水平。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医疗 图像 处理 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的医疗图像处理方法，其特征在于：包括如下步骤：一、选用标注好的医疗训练集图像对迁移的神经网络模型进行训练和适配，获得经过训练的医疗诊断模型；二、根据所述医疗诊断模型的要求转换医疗图片的图像格式，并对所述医疗图片进行图像增强处理；三、提取所述医疗图片的瓶颈特征，利用所述医疗诊断模型根据所述瓶颈特征进行影像诊断，并输出诊断结果。
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