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一种基于深度学习粪水粪便覆盖面积的波士顿评分模型

摘要

本发明公开了一种基于深度学习粪水粪便覆盖面积的波士顿评分模型,所述波士顿评分模型的建立,包括如下步骤:a、数据采集及预处理;b、数据标注;c、训练模型;d、测试模型;e、评分模块。本申请能够有效地对肠镜肠道准备情况自动评判,提供波士顿量表存入病人检查信息并提供给医生参考,解决医生评判带入主观意识和耗时耗力的问题,具有更高的可靠性和社会价值。

著录项

  • 公开/公告号CN111863251A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201910340110.5

  • 发明设计人 王玉峰;

    申请日2019-04-25

  • 分类号G16H50/30(20180101);G16H50/20(20180101);A61B5/00(20060101);A61B5/107(20060101);

  • 代理机构12107 天津市三利专利商标代理有限公司;

  • 代理人张义

  • 地址 300000 天津市滨海新区天津经济技术开发区洞庭路220号天津国际生物医药联合研究院实验楼N212室第80单元

  • 入库时间 2023-06-19 08:42:38

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