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一种基于多维信息融合和深度学习的脑部医学影像分析方法

摘要

一种基于多维信息融合和深度学习的脑部医学影像分析方法,包括如下步骤:S1、开发测试环境平台搭建:搭建深度学习训练用工作站,配置训练框架;S2、对主流深度学习算法和网络模型进行研究:对主流的深度学习算法、网络模型、医学影像分析检测框架和数据集进行测试,并分析各种深度学习算法和卷积网络模型在图像分割、目标检测和疾病分类分级方面的优缺点;S3、制作医学影像训练数据集、验证数据集和测试数据集;S4、基于多个深度学习网络的医学影像分析诊断研究。本发明能分别训练不同的深度学习卷积神经网络,通过构建加权贝叶斯网络,对不同类型医学影像的分析结果进行处理,从而得到最后的分析诊断结果,诊断结果的准确性大大提高。

著录项

  • 公开/公告号CN110931112A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学中山学院;

    申请/专利号CN201911231451.5

  • 申请日2019-12-05

  • 分类号

  • 代理机构中山市粤捷信知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张谦

  • 地址 528402 广东省中山市石岐区学院路1号

  • 入库时间 2023-12-17 07:34:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16H30/20 申请日:20191205

    实质审查的生效

  • 2020-03-27

    公开

    公开

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