[发明专利]一种基于深度学习自动分割乳腺钙化点的方法在审
| 申请号： | 201910975493.3 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110738671A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 吴法;张宁子;李康安 | 申请（专利权）人： | 浙江德尚韵兴医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/40;G16H50/20 |
| 代理公司： | 33212 杭州中成专利事务所有限公司 | 代理人： | 周世骏 |
| 地址： | 310012 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及乳腺X射线辅助诊断技术，旨在提供一种基于深度学习自动分割乳腺钙化点的方法。包括步骤：制作数据集；数据预取；构建深度卷积神经网络；利用归一化处理后的数据集，训练深度卷积神经网络；利用训练完毕的深度卷积神经网络对待检测图像进行推理。本发明通过引入深度卷积神经网络学习与训练的相关技术，可以快速、自动分割出乳腺X射线图像上的所有钙化点。基于该本发明的应用，能够辅助提高医生判断癌变的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 乳腺 自动分割 数据集 钙化 归一化处理 辅助诊断 检测图像 数据预取 医生判断 癌变 构建 推理 学习 引入 制作 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习自动分割乳腺钙化点的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)制作数据集/n取足量脱敏乳腺X射线DICOM格式图像，由多名专业医生阅片并对乳腺X射线图像钙化点进行交叉标注，取其中标注一致的图像用于构建数据集；/n在该数据集中，针对每个病案生成与原图像大小一致的二值图像；该二值图像中像素不为0的(x
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