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一种基于深度神经网络的CT图像胆结石智能检测模型

摘要

胆结石发生在胆囊中,胆囊和肝脏一同出现,倘若只检测出胆结石而没有检测出肝和胆囊则有很大可能是误诊,而检测出胆囊和胆结石的正确率要比检测出肝和胆结石的正确率要高一些。如果检测胆结石的同时即检测出肝又检测出胆,那么我们可以较为肯定的是没有误诊,可以增加一部分置信度。因此根据时下流行的目标检测算法,然后根据上述观念,可建立胆结石的数据预处理模型、识别胆结石的神经网络模型以及置信度计算方法,最终形成胆结石智能检测模型。

著录项

  • 公开/公告号CN109636788A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国石油大学(华东);

    申请/专利号CN201811513078.8

  • 申请日2018-12-11

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

  • 入库时间 2024-02-19 10:15:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20181211

    实质审查的生效

  • 2019-04-16

    公开

    公开

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