[发明专利]基于Cnn-former的肝纤维化病变检测模型训练方法与系统在审
| 申请号： | 202111085690.1 | 申请日： | 2021-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN113838018A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 杨永林;张鹏程;冯艺;肖丽;李子轩;王欣茹;蔡虓;杨淑涵 | 申请（专利权）人： | 泰州市人民医院;河海大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 225300 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Cnn‑former的肝纤维化病变检测模型训练方法与系统，属于深度学习结合多模态医疗领域。本发明首先构建包含病理生化特征、生理特征、CT图像特征的多模态数据集；进而对所整合数据集进行预处理得到数值化的特征序列；再通过Spearman相关系数结合特征权重影响图检测相关特征，提取有效特征；最后构建基于Cnn‑former模型的肝纤维化病变检测网络，在数据集上进行训练，同时完成模型评估。相比于传统通过“肝穿刺”方式检测肝病，基于Cnn‑former模型的肝纤维化病变检测方法，在实现AI无痛检测的同时对病变具有较高检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn former 纤维化 病变 检测 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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