[发明专利]一种基于卷积神经网络算法的人工智能阅片方法在审
| 申请号： | 202110813909.9 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113555087A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 薛帅;张丽;陈向;左万利 | 申请（专利权）人： | 吉林大学第一医院 |
| 主分类号： | G16H30/00 | 分类号： | G16H30/00;G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华际知识产权代理有限公司 11676 | 代理人： | 俞璇 |
| 地址： | 130000*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能技术领域，具体为一种基于卷积神经网络算法的人工智能阅片方法，包括步骤一：获取待检测目标图像；步骤二：图像区域选择；步骤三：目标特征提取；步骤四：根据特征进行目标分类；步骤五：对目标边界框回归；步骤六：结构优化；步骤七：完成目标检测，其结构合理，提高了甲状腺彩超诊断的准确性，防止术前甲状腺彩超的误诊，输入输出均为程序运行，消除了人为因素在影像诊断中的作用，比传统的方法能够更好的识别图像特征。而且这种逐步分级学习改进算法的能力，更加适合程序的改进，是目前AI中对医学影像图像诊断准确率最高的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 算法 人工智能 方法 | ||
【主权项】：
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