[发明专利]基于深度学习的脉图质量检测方法在审
| 申请号： | 202110735237.4 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113469027A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 许家佗;罗志宇;李军;屠立平;崔骥;胡晓娟;崔龙涛;黄景斌;江涛;马旭翔 | 申请（专利权）人： | 上海中医药大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/54;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T3/60;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京毕科锐森知识产权代理事务所(普通合伙) 11877 | 代理人： | 王家毅;陶涛 |
| 地址： | 200000 上*** | 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： | 本发明公开了一种基于深度学习的脉图质量检测方法，属于图像处理领域。该脉图质量检测方法包括以下步骤：通过输入的脉图样本确定所述脉图样本的所有脉波的中位值来确定所述脉图样本的波峰并生成脉图图像；将脉图图像通过ImageDataGenerator方法进行预处理以获得增强型的脉图图像；将增强型的脉图图像输入卷积网络模型中识别并分类，以获得标准质量脉图；其中，卷积网络模型包括两个卷积层、两个池化层、两个激活层和至少一个全连接层。本发明提供的基于深度学习的脉图质量检测方法能够排除人工检测造成的主观干扰而客观化地评价脉图质量，进而识别出高质量脉图且能够保证脉图质量的一致性，还能够极大缩短脉图质量检测、判别的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 质量 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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