[发明专利]基于深度密集卷积网络的胃部补水充盈程度判断方法有效
| 申请号： | 201911003193.5 | 申请日： | 2019-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN110664426B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 李秀丽;曲太平;俞益洲 | 申请（专利权）人： | 北京深睿博联科技有限责任公司 |
| 主分类号： | A61B6/03 | 分类号： | A61B6/03;A61B6/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙) 11719 | 代理人： | 王海龙 |
| 地址： | 102200 北京市昌平区北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明适用于医疗技术领域，提供了基于深度密集卷积网络的胃部补水充盈程度判断方法，包括以下步骤：输入胃癌患者腹部的CT图像，辅助网络辅助无标注的CT图像进行自动化分割，再将所述带标注的CT图像和所述无标注的CT图像输入分割网络进行自动化分割，以提取ROI区域图像；经典图像增强器对ROI区域图像进行数据集扩充处理，并输出第一增强数据；生成模型图像增强器对ROI区域图像进行数据增强处理，然后输出第二增强数据；将所述第一增强数据和所述第二增强数据输入到深度密集卷积网络，经过深度密集卷积网络的特征提取和多层次特征合并，最后输出胃部补水充盈程度的等级的结果信息，对胃癌患者的胃腔充盈状态给出科学的评估并作出准确分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 密集 卷积 网络 胃部 充盈 程度 判断 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度密集卷积网络的胃部补水充盈程度判断方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤1：输入胃癌患者腹部的CT图像，CT图像包括带标注的图像和无标注的CT图像，基于所述带标注的CT图像预训练辅助网络和分割网络，所述辅助网络辅助所述无标注的CT图像进行自动化分割，再将所述带标注的CT图像和所述无标注的CT图像输入分割网络进行自动化分割，以提取ROI区域图像；/n步骤2：将所述ROI区域图像输入到经典图像增强器和生成模型图像增强器；所述经典图像增强器对所述ROI区域图像进行数据集扩充处理，并输出第一增强数据；所述生成模型图像增强器对所述ROI区域图像进行数据增强处理，然后输出第二增强数据；/n步骤3：将所述第一增强数据和所述第二增强数据输入到深度密集卷积网络，经过深度密集卷积网络的特征提取和多层次特征合并，最后输出胃部补水充盈程度的等级的结果信息。/n
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