[发明专利]一种基于小样本深度学习的肋骨骨折图像检测方法在审
| 申请号： | 202011435684.X | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112508914A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 李甫;孔花;吴开腾;陈泓杏;余文春;张莉;周丹;李季 | 申请（专利权）人： | 内江师范学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都天既明专利代理事务所(特殊普通合伙) 51259 | 代理人： | 邓世燕;李钦 |
| 地址： | 641100 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小样本深度学习的肋骨骨折图像检测方法，包括如下步骤：步骤一、对收集到的肋骨骨折CT图像进行标注；步骤二、采用YOLOv3模型进行特征提取；步骤三、将提取的特征向量进行迁移学习；步骤四、进行深度学习训练。与现有技术相比，本发明的积极效果是：本发明提出了基于YOLOv3模型、借助迁移学习方法处理小样本，建立肋骨骨折图像检测的深度学习模型。本发明方法把较少的肋骨CT图像作为输入层的数据进行深度学习训练，得到的有效率较高，因此本发明方法能够建立小样本深度学习模型，从而为医生的诊断提供良好的依据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 深度 学习 肋骨 骨折 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
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