[发明专利]基于深度学习的多模态成像扫描协议推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201910590796.3 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110364248A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 石洪成;陈曙光;顾宇参;余浩军;修雁;李蓓蕾;胡鹏程;张一秋 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属中山医院 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的多模态成像扫描协议推荐方法及系统，所述基于深度学习的多模态成像扫描协议推荐方法通过构建训练集，对所述训练集进行深度学习，获得对应所述预扫描区域的优化的扫描协议组合作为扫描协议推荐结果。通过深度学习技术，学习专业医师的扫描协议设定和操作方式，指导操作人员根据扫描历史合理推荐设定扫描协议，降低了技术门槛，减小了操作难度和时间，提升了扫描结果的一致性。 | ||
| 搜索关键词： | 扫描协议 多模态成像 学习 训练集 技术门槛 扫描结果 扫描历史 专业医师 预扫描 构建 减小 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的多模态成像扫描协议推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：构建训练集，所述训练集包括的元素为：预扫描对象、预扫描区域、病史信息及生理信号；对所述训练集进行深度学习，获得对应所述预扫描区域的优化的扫描协议组合作为扫描协议推荐结果。
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