[发明专利]基于深度学习的CT医学影像处理模型训练方法及诊疗系统在审
| 申请号： | 202110966567.4 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113627564A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 李永鑫;瞿航 | 申请（专利权）人： | 李永鑫 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11;G06T7/30;G16H30/20 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 831399 新疆维吾尔自治区昌吉*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的CT医学影像处理模型训练方法及诊疗系统。其采用CT图像语义分割模型，为CT图像中的脑卒中核心梗死区的病灶分割提供精确的定位及分割效果，解决了磁共振图像设备因高成本难以在中小型医院普及和CT图像受图像原理限制难以辨别病灶位置和轮廓大小的实际问题；采用CT图像诊断信息生成模型，智能分析患者CT图像和临床表现，自动生成对应的诊断报告；采用治疗方案评级预测系统，综合脑卒中患者CT图像病灶诊断所见和患者临床表现，生成患者病情对应的治疗方案，降低了误诊率，减少诊断时间，有效提高病人存活率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 ct 医学影像 处理 模型 训练 方法 诊疗 系统 | ||
【主权项】：
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