[发明专利]一种基于深度学习卷积神经网络的肺部炎症识别诊断方法在审
| 申请号： | 202110510100.9 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113192041A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 郝汀;李铁强;李霞 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及人工智能与医疗诊断相结合的学科交叉领域，公开了一种基于深度学习卷积神经网络的肺部炎症识别诊断方法。本发明利用深度学习实现了对肺部炎症疾病图像的诊断辅助；首先对InceptionResNetV2算法进行改进，加入SENet模块，构建改进后的算法InceptionResNet‑SE，用来识别肺部X光影像图片。在训练过程中采用了数据增强和迁移学习等方法提高算法性能，并引入冻结层来降低过拟合风险。最终算法取得的AUC值为0.96。本发明利用深度学习方法辅助医生更好的对肺部炎症图像进行诊断，有效的降低了漏诊和误诊概率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 卷积 神经网络 肺部 炎症 识别 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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