[发明专利]一种冠状动脉易损斑块自动识别系统有效
| 申请号： | 201910476401.7 | 申请日： | 2019-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN110222759B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 刘婷;金士琪;霍怀璧;李思邈 | 申请（专利权）人： | 中国医科大学附属第一医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T7/00 |
| 代理公司： | 苏州彰尚知识产权代理事务所(普通合伙) 32336 | 代理人： | 潘剑 |
| 地址： | 110000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种冠状动脉易损斑块自动识别系统，其基于卷积神经网络实现，即通过人工智能卷积神经网络技术对CCTA数据进行深度挖掘，自动提取易损斑块潜在的定量化特征信息，建立易损斑块高精度识别系统，可明显提高无创性手段对易损斑块的检出率，解决关于易损斑块特征判读对医生经验的依赖性和人眼对像素识别的局限性，减少影像医生对大量图像判定的工作负担。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 冠状动脉 易损 自动识别 系统 | ||
【主权项】：
1.一种冠状动脉易损斑块自动识别系统，所述系统基于数据扩充技术和迁移学习技术实现；其特征在于：所述系统包括：第一获取模块：用于获取训练图像，并发送给第一图像预处理模块进行预处理；第二获取模块：用于获取测试图像，并发送给第二图像预处理模块进行预处理；第一和第二图像预处理模块将预处理后的数据发送给具有3D卷积神经网络(3D‑CNN)模型的第一处理模块；第二处理模块：接收经第一处理模块使用3D‑CNN模型匹配后的数据，执行冠状斑块形态识别；输出模块：用于实现冠状斑块信息输出。
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