[发明专利]分类训练和检测的方法与装置在审
| 申请号： | 201910810538.1 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110610488A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | 刘维平;房劬 | 申请（专利权）人： | 上海杏脉信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11655 北京启坤知识产权代理有限公司 | 代理人： | 赵晶 |
| 地址： | 202156 上海市崇明*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明针对一具有特定发病位置的病种，将第一人体医学影像输入对应的图像分割模型，以获得所述发病位置所属的目标区域的掩膜；利用所述目标区域的掩膜，屏蔽所述第一人体医学影像中的无关区域；将经屏蔽无关区域后的所述第一人体医学影像输入所述病种的分类网络，以获得所述病种的分类检测结果，所述分类检测结果指示所述病种为阳性或阴性。与现有技术相比，本发明利用目标区域的掩膜来屏蔽人体胸部医学影像中的无关区域，进而对经屏蔽的影像通过分类网络来进行对应病种的分类检测。这通过排除无关的干扰信息有效提升了对具有特定发病位置的病种的分类检测性能。 | ||
| 搜索关键词： | 分类检测 屏蔽 人体医学影像 目标区域 掩膜 分类网络 图像分割模型 干扰信息 结果指示 人体胸部 医学影像 阴性 影像 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，其中，该方法包括：/n针对一具有特定发病位置的病种，将分别指示所述病种为阳性和阴性的正负样本图像输入至分类网络，以对所述分类网络进行训练；/n其中，所述正负样本图像均被屏蔽与所述发病位置所属的目标区域无关的区域；/n获得训练好的所述分类网络，其分类检测结果指示所述病种为阳性或阴性。/n
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