[发明专利]基于深度卷积网络的冠状动脉血管造影图像狭窄区域标示方法有效
| 申请号： | 202010139496.6 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111369528B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 丛超;陈文俊;罗彬彬 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06N3/04;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 | 代理人： | 胡逸然 |
| 地址： | 400054 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度卷积网络的冠状动脉血管造影图像狭窄区域标示方法，包括如下步骤：S1、获取完全造影图像；S2、基于卷积神经网络狭窄分类模型对完全造影图像进行分类，提取各类包含狭窄区域的完全造影图像；S3、基于类激活图或锚的特征金字塔网络识别各类包含狭窄区域的完全造影图像中的狭窄区域；S4、将识别出的狭窄区域在对应的完全造影图像中进行标示。本发明通过神经网络对完全造影图像中狭窄区域的自动标示，减少了工作人员的工作量，为冠状动脉血管疾病的诊断提供了更加准确的图像基础。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 网络 冠状动脉 血管 造影 图像 狭窄 区域 标示 方法 | ||
【主权项】：
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