[发明专利]通过深度学习模型的疾病分类在审
| 申请号： | 202210245058.7 | 申请日： | 2022-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN115131279A | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 杨良河;曹文明;雷照盛;赵允恒;袁孟峰;司徒伟基 | 申请（专利权）人： | 香港大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 牟科 |
| 地址： | 中国香港*** | 国省代码： | 香港;81 |
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| 摘要： | 描述了一种基于DenseNet模型的计算机实现的系统(CIS)，以用于处理和/或分析计算机断层摄影(CT)医学成像输入数据。CIS包含两个或多个稠密块，该稠密块包含一个或多个模块。在每个稠密块内，来自包含卷积层的在前模块的输出经由由预定义或可训练的阈值控制的门传输到包含卷积层的后续模块。CIS还包括在稠密块之间的过渡层，其能够操作链接到处于串联配置的连续稠密块对。CIS可用于计算机实现的方法中以用于基于对一个或多个CT医学图像的分析来增强肝细胞癌的诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 深度 学习 模型 疾病 分类 | ||
【主权项】：
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