[发明专利]一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置在审
| 申请号： | 201910566889.2 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110321946A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 吕培杰;陈岩;高剑波 | 申请（专利权）人： | 郑州大学第一附属医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 | 代理人： | 包晓静 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于医学影像识别技术领域，公开了一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法及装置，利用医疗影像设备采集医学影像数据；影像增强算法对采集的影像进行增强处理；提取程序提取采集影像特征；利用识别程序对提取的特征进行识别；利用转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；打印机将采集的影像进行打印操作；利用显示器显示采集医学影像数据信息。本发明通过影像特征提取模块提高影像特征提取效果；同时，通过模态转换模块采用三维重建、配准和分割的方式，保证了第一模态影像与第二模态影像的对应图像高度匹配；另外本发明对训练图像划分为若干图像块，降低了整张输入训练图片对硬件设备的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 医学影像 采集 影像 医学影像数据 影像特征 多模态 影像特征提取模块 医疗影像设备 打印操作 高度匹配 模态转换 三维重建 提取程序 训练图片 训练图像 影像增强 硬件设备 增强处理 转换操作 转换程序 第二模 第一模 图像块 打印机 模态 配准 算法 显示器 图像 学习 分割 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的多模态医学影像识别方法，其特征在于，所述基于深度学习的多模态医学影像识别方法包括以下步骤：步骤一，通过医学影像采集模块利用医疗影像设备采集医学影像数据；步骤二，主控模块通过影像增强模块利用影像增强算法对采集的影像进行增强处理；步骤三，通过影像特征提取模块利用提取程序提取采集影像特征；通过特征识别模块利用识别程序对提取的特征进行识别；步骤四，通过模态转换模块利用转换程序对不同模态医学影像进行转换操作；步骤五，通过打印模块利用打印机将采集的影像进行打印操作；步骤六，通过显示模块利用显示器显示采集医学影像数据信息。
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