[发明专利]基于深度学习的胶囊内窥镜图像辅助分类系统和分类方法在审
| 申请号： | 202010108786.4 | 申请日： | 2020-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN111340094A | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 胡凯;谭辉;杨志;周新宇;高协平 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学;赛尔网络有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湘潭市汇智专利事务所(普通合伙) 43108 | 代理人： | 陈伟 |
| 地址： | 411105 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的胶囊内窥镜图像辅助分类方法，包括以下步骤：数据获取模块获取在IPv6环境下从网站输入的待分类胶囊内窥镜图像；将数据获取模块获取的胶囊内窥镜图像输入到图像识别模块中，使用第一卷积神经网络模型识别输入图像中的肠道图像和咽喉图像，得到两类图像数据；图像识别模块将已知类别的图像输入图像分类模块中，使用第二卷积神经网络模型和第三卷积神经网络模型分别对两类不同部位图像进行分类；人机交互模块在IPv6环境下通过网站将分类结果传送至上位机。本发明借助深度卷积神经网络自动识别和分类胶囊内窥镜图像，满足胶囊内窥镜图像临床分类要求，减少了处理胶囊内窥镜图像的工作量，提高了分类效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 胶囊 内窥镜 图像 辅助 分类 系统 方法 | ||
【主权项】：
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