[发明专利]一种基于深度学习的肾小管萎缩区域识别方法与系统有效
| 申请号： | 202110590551.8 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113313685B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 李明;赖叶鑫;王晨;郝芳;李心宇;刘雪宇 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/62;G06T7/187 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 赵江艳 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于人工智能辅助医疗技术领域，具体涉及一种基于深度学习的肾小管萎缩区域识别的方法与系统，包括以下步骤：S1获取已进行肾小管萎缩区域标注的肾脏病理切片的图像；S2基于所述图像以及对应的肾小管萎缩区域标注，对实例分割网络进行训练；所述实例分割网络为改进后的mask‑RCNN网络，网络中加入了级联网络级联各个检测模型，设置不断增加的IOU阈值界定样本训练模型，前一个检测模型的输出作为一个检测模型的输入，IOU值一直上升；S3将待检测图像输入训练好的实例分割网络中，得到待检测图像中各个肾小管萎缩区域的目标框位置；S4计算各个肾小管萎缩区域的面积以及比例。本发明可以实现肾小管萎缩区域的检测，检测精度高，而且漏检率低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肾小管 萎缩 区域 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于太原理工大学，未经太原理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110590551.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
