[发明专利]基于深度学习的胆结石自动识别及分割系统、计算机设备、存储介质在审
| 申请号： | 202011302775.6 | 申请日： | 2020-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN112233777A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 宋弢;孟凡;王珣;谢鹏飞;李颖;庞皓月 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G06T7/00;G06T7/11;G06K9/46 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的胆结石自动识别及图像自动分割系统，属于图像识别及图像分割技术领域。该系统包括基于目标检测及目标分割模型，所述的目标检测和目标分割模型包括：特征提取网络、以及两个分支网络包括目标检测网络和目标分割网络；首先利用特征提取网络对输入的腹部CT图像进行卷积池化等操作特征提取，将提取的特征图利用目标检测网络进行回归以及分类，输出胆结石的位置与概率；同时，图像分割网络利用反卷积将卷积和池化的特征图进行上采样，将图像恢复到原图像大小，并最终得到胆结石的分割后的轮廓，即掩膜，可以清晰地定量分析胆结石的大小及形状等特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 胆结石 自动识别 分割 系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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