[发明专利]一种基于深度学习的2型糖尿病患者脑结构认知障碍分类方法在审
| 申请号： | 202110049893.9 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112767341A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 邱士军;谭欣;梁艺;覃春红;李伊凡 | 申请（专利权）人： | 广州中医药大学第一附属医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G16B5/00;G16B20/30;G16H50/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳至诚化育知识产权代理事务所(普通合伙) 44728 | 代理人： | 刘英 |
| 地址： | 510410*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的2型糖尿病患者脑结构认知障碍分类方法，包括：提取标记脑认知障碍的全脑3D图像，进行脑剥离处理,获取脑认知障碍对应的脑部区域图像；构建11层的3D CNN网络模型，并将作为训练集的脑部区域图像输入3D CNN网络模型中进行训练，调节网络参数与函数，至输出的结果为准确分类结果为止；将实时的全脑3D图像输入训练完成的3DCNN网络模型，通过网络模型的计算，输出的结果作为对输入的全脑3D图像是否有认知障碍的分类结果。通过本发明，能够准确识别脑内结构对认知障碍的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 糖尿病患者 结构 认知 障碍 分类 方法 | ||
【主权项】：
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