[发明专利]用矩形框标注CT影像并生成深度学习训练样本的系统在审
| 申请号： | 202010125498.X | 申请日： | 2020-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN111354445A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 颜波;王云峰;李健;李吉春;谭伟敏 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G16H30/20 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于医疗图像处理技术领域，具体为一种用矩形框标注CT影像并生成深度学习训练样本的系统。本发明系统包括六个模块：文件夹选择与打开模块、画框标记模块、图片属性标记模块、训练样本生成模块、显示模块与切换控制模块；六个模块协同工作，共同完成文件夹内所有CT影像的画框以及图片属性的标记。本发明可以完成两种标记：一是框状的标记，能够用包围盒的形式标出病灶部位或者异常部位，生成基于像素的包围盒位置掩膜；二是图像整体病变类型，有两种病变共三类病变类型的标记，用于标注整张图片属于何种病变。本发明系统操作简单，步骤清晰，直接生成训练数据对，适用于各种需要对医疗CT影像进行框选标注的场合。 | ||
| 搜索关键词： | 矩形 标注 ct 影像 生成 深度 学习 训练 样本 系统 | ||
【主权项】：
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