[发明专利]基于深度学习的头侧片腺样体图像自动评估方法和装置在审
| 申请号： | 202111088436.7 | 申请日： | 2021-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN113688942A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 廖文;李施豪;刘家伶;应三丛;刘祎迪;姚洋;赵志河 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04;G16H30/20 |
| 代理公司： | 重庆立川知识产权代理事务所(普通合伙) 50285 | 代理人： | 廖明亮 |
| 地址： | 610044 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的头侧片腺样体图像自动评估方法和装置，通过构建深度学习模型，将原始头侧片输入到预处理模块中进行提取腺样体区域图以及灰度归一化处理；腺样体区域图被定义为腺样体病理性肥大图像和腺样体正常图像两个类别，将所述腺样体区域的图像输入深度学习模型中，进行前向推理；获取所述深度学习模型输出的图像所属类别的预测结果。本发明提供的方法，通过构建深度学习模型，将腺样体区域子图输入给深度学习模型进行识别，得到所述原始头侧片对应的腺样体图像识别结果，该方法能够自动化地完成以往的人工作业，具有客观、快速、重复性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 头侧片腺样体 图像 自动 评估 方法 装置 | ||
【主权项】：
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