[发明专利]用于人工神经网络训练的医学图像数据的生成方法及装置有效
| 申请号： | 202010066618.3 | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111275686B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 蔡庆玲;孙玮;何鸿奇;林进可;林满盈 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T5/00;G06T11/00 |
| 代理公司： | 深圳市智胜联合知识产权代理有限公司 44368 | 代理人： | 齐文剑 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种用于人工神经网络训练的医学图像数据的生成方法及装置，所述方法包括：利用人工神经网络的自学习能力，建立基础医学图像的目标特征与扩展图像的图像特征之间的对应关系；其中，所述图像特征包括纹理特征和内容特征；获取当前基础医学图像的当前目标特征；通过所述对应关系，确定与所述当前目标特征对应的当前扩展图像的图像特征；具体地，确定与所述目标特征对应的当前扩展图像的图像特征，包括：将所述对应关系中与所述当前目标特征相同的目标特征所对应的扩展图像的图像特征，确定为所述当前扩展图像的图像特征，提高了生成的扩展图像的合理性；细节还原更加出色，增加了特征的多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 人工 神经网络 训练 医学 图像 数据 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
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