[发明专利]基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法有效
| 申请号： | 201910941048.5 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110706223B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 刘景鑫;王静石;莫展豪;郝富德;田中生;张忠;祖莅惠;史申;刘婉华;肖长斌 | 申请（专利权）人： | 辽宁万象联合医疗科技有限公司;吉林大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T17/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 110000 辽宁省沈阳市沈*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人工智能的深度学习方法及基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法，该人工智能的深度学习方法，采用两个并行的分支处理输入数据，一个分支的各个层均按照输入数据的原有语义结构进行处理；另一个分支的各个层都将语义混合后的输出数据传递给下一层，作为其输入数据，当两个分支处理结束后，将两个分支的处理结果融合在一起，得到最后的结果，该深度学习方法同时采用两种方法进行学习数据的学习，使得学习内容更综合，达到深度学习的目的；质量控制方法中，通过采用上述深度学习方法进行学习的模型进行医学放射影像胸部摄片的质量控制，具有效率高、标准统一等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 医学 放射 影像 胸部 质量 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种人工智能的深度学习方法，其特征在于，包括如下步骤：/n1)将输入的学习数据进行一次或多次卷积池化运算后，获得处理后数据；/n2)获取步骤1)中处理后数据，并将所述处理后数据进行多次卷积池化运算后，获得第一分支数据；/n3)获取步骤1)中处理后数据，并将所述处理后数据进行多次卷积池化运算，其中，每次卷积池化运算后均进行混合运算，并将混合运算后的数据，作为下一卷积池化运算的输入数据，直至最后一次卷积池化运算以及混合运算结束后，获得第二分支数据；/n4)将步骤2)中的第一分支数据和步骤3)中的第二分支数据进行融合，获得最终数据，采用Adam优化器，对上述各步骤中的参数进行调整；/n5)重复步骤1)～步骤4)，直至每个步骤中的参数值都调整在适当范围内，满足学习要求，完成学习。/n
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