[发明专利]一种基于深度学习的脑梗死分类方法在审
| 申请号： | 202010300110.5 | 申请日： | 2020-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN111612739A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;谢益峰;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/20;G16H30/20 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的脑梗死分类方法。本发明利用深度学习的概念采用网络并行计算不同任务，对网络提取到的特征在后续的特征层进行特征的融合，从而利用融合特征进行脑梗死方面的分类。该方法不仅利用CT和MR信息可以互相补足的特征，对信息进行充分利用，同时在后续的特征层上进行融合，去除冗余信息，减少计算机的计算资源，并且提升了脑梗死检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 脑梗死 分类 方法 | ||
【主权项】：
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