[发明专利]一种基于深度学习的肺部疾病多层次分类方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 202110535928.X | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113222024A | 公开（公告）日： | 2021-08-06 |
| 发明（设计）人： | 高铭泽;杨健程 | 申请（专利权）人： | 点内（上海）生物科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/32;G06N3/08;G06T7/00 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200120 上海市浦东*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的肺部疾病多层次分类方法、系统及存储介质,所述方法包括：S1:对肺部疾病的图像数据进行处理；S2:采用节点泄漏机制训练卷积神经网络模型，得到肺部疾病的多层次分类模型，并对所述多层次分类模型进行测试；S3:将待分类的肺部疾病的图像数据输入所述多层次分类模型，识别并输出所述肺部疾病所属的类别。本发明通过节点泄露机制训练模型，得到多层次分类模型，显著提升模型性能，可以准确的对肺结节CT图像进行多层次分类并提高肺结节病种判断的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肺部 疾病 多层次 分类 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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