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基于深度学习的心血管OCT影像易损失斑块检测方法及系统

摘要

本发明提供了基于深度学习的心血管OCT影像易损失斑块检测方法及系统。所述方法包括如下步骤:首先从OCT影像设备仪获取待检测的心血管OCT影像并建立图像数据集;由专业医师标注OCT影像中的斑块区域;采用图像扭曲的方式对原图像数据集进行数据增广;使用一种全卷积神经网络对原始OCT图像去噪并提取感兴趣区域。采用目标检测领域目前最先进的Faster R‑CNN框架定位并识别OCT影像中的易损失斑块;输出标注出易损失斑块位置的OCT影像并对图像数据进行存储。经实验证明,本发明提出的基于深度学习的OCT影像易损失斑块检测方法及系统识别率高,定位精准,性能稳定,检测速度极快,具有较强的鲁棒性和较高的临床应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN108961229A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北大学;

    申请/专利号CN201810678850.5

  • 发明设计人 李林灿;贾同;原志伟;陈浩锋;

    申请日2018-06-27

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T5/00(20060101);

  • 代理机构21200 大连理工大学专利中心;

  • 代理人陈玲玉;梅洪玉

  • 地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号

  • 入库时间 2023-06-19 07:35:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20180627

    实质审查的生效

  • 2018-12-07

    公开

    公开

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