[发明专利]一种医学图像诊断方法在审
| 申请号： | 201810538078.7 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN108877927A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 李鹤;庞雅薷 | 申请（专利权）人： | 李鹤;庞雅薷 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H30/20 |
| 代理公司： | 贵阳睿腾知识产权代理有限公司 52114 | 代理人： | 谷庆红 |
| 地址： | 221004 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种医学图像诊断方法，包括以下步骤：采集医学图像‑医学图像预处理‑分级分析‑获取精准医学图像‑对比评估。本发明使用二重卷积神经网络对医学图像进行分批次勾画，可以广泛应用于较小的图像数据集，降低计算资源的消耗并且获得非常高的准确性；采用现场可编辑门阵列(FPGA)实现本医学诊断工具的整体设计，其目的在于FPGA的功耗较低，符合节能减排的绿色经济发展理念；用不同疾病种类、不同区域人群和不同医学技术设备的医学图像来获取对应的二级神经网络模型参数，极大方便了医生的使用，提升了诊断效果；基于FPGA的神经网络计算单元经济造价低，适用于综合性医院的各科室，又方便应用于乡镇级医疗机构。 | ||
| 搜索关键词： | 医学图像 医学图像诊断 现场可编辑门阵列 预处理 卷积神经网络 神经网络计算 神经网络模型 图像数据集 综合性医院 对比评估 计算资源 节能减排 经济造价 医疗机构 医学技术 医学诊断 整体设计 分级 功耗 应用 勾画 采集 消耗 诊断 疾病 人群 医生 乡镇 分析 | ||
【主权项】：
1.一种医学图像诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：①采集医学图像：从医疗设备中采集医学图像；②医学图像预处理：对步骤①中采集到的医学图像进行格式处理以及医学图像特征预处理；③分级分析：利用二重卷积神经网络对预处理后的医学图像进行分级分析，并将分级分析后的二级神经网络模型参数存储到计算机中；④获取精准医学图像：根据步骤③中所得二级神经网络模型参数，在FPGA上设置神经网络计算单元，获取精准医学图像；⑤对比评估：将步骤①中的医学图像与经过步骤④精准医学图像进行对比评估，生成评估报告。
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