[发明专利]基于机器学习的疾病分级方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201910864488.5 | 申请日： | 2019-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110599476B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 陈思宏;郑冶枫;马锴;曹世磊 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/13;G16H30/00;G16H50/20 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 祝亚男 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于机器学习的疾病分级方法、装置、设备及介质，所述方法属于医学人工智能领域，所述系统包括：获取乳腺超声图像；调用多任务网络对乳腺超声图像进行处理，得到乳腺超声图像的第一特征图和语义分割图，第一特征图包括乳腺超声图像的高层语义特征，语义分割图是对乳腺超声图像中的病灶区域进行语义分割的图；根据语义分割图对第一特征图中的病灶区域和非病灶区域进行不同权重的特征提取，得到第二特征图；根据第二特征图预测得到乳腺超声图像的BI‑RADS分级。本申请采用了具有分类引导的高层语义特征作为主要分级特征，并且引入病灶轮廓来对病灶区域和非病灶区域进行不同的特征提取，回归出准确的BI‑RADS分级结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 疾病 分级 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的疾病分级方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取乳腺超声图像；/n调用多任务网络对所述乳腺超声图像进行处理，得到所述乳腺超声图像的第一特征图和语义分割图，所述第一特征图包括所述乳腺超声图像的高层语义特征，所述语义分割图是对所述乳腺超声图像中的病灶区域进行语义分割的图；/n根据所述语义分割图对所述第一特征图中的病灶区域和非病灶区域进行不同权重的特征提取，得到第二特征图；/n根据所述第二特征图预测得到所述乳腺超声图像的乳腺影像报告和数据系统BI-RADS分级。/n
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