[发明专利]一种基于深度学习的甲状腺恶性结节检测方法在审
| 申请号： | 202010417483.0 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN112001877A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 李雪威;曾晨;于瑞国;刘志强;喻梅;高洁;徐天一;查涛 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G16H30/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 霍慧慧 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的甲状腺恶性结节检测方法，用于甲状腺恶性结节的辅助诊断，它可以在医疗图像分辨率低、精度不高、目标与背景辨识度低的特点下，经过大量数据的训练后，实现感兴趣区域的自动标注。可以有效地减少主观因素造成的误差，帮助放射科医生快速、准确地诊断。在检测精度和速度上达到相当可观的高度，具有临床应用的潜力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 甲状腺 恶性 结节 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于天津大学，未经天津大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010417483.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
