[发明专利]一种基于细粒度深度学习的阿尔兹海默症辅助诊断模型分类方法在审
| 申请号： | 202111317191.0 | 申请日： | 2021-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN114048806A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 张军;徐凯 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H50/20;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 230039 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于细粒度深度学习的阿尔兹海默症辅助诊断模型分类方法，与现有技术相比解决了难以针对脑部PET影像细粒度分类的缺陷。本发明包括以下步骤：脑部PET影像的获取和预处理；细粒度深度学习阿尔兹海默症辅助诊断模型的建立；细粒度深度学习阿尔兹海默症辅助诊断模型的训练；待诊断脑部PET影像的获取；阿尔兹海默症辅助诊断结果的获得。可有效解决脑部PET影像细粒度分类精度不高问题，大大提高阿尔兹海默症诊断速度和诊断准确性，使得阿尔兹海默症辅助诊断更具有普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 细粒度 深度 学习 阿尔兹海默症 辅助 诊断 模型 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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