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基于深度学习的气管镜图像特征识别系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的气管镜图像特征识别系统,包括图像监测模块,被配置为用于接收气管镜所采集的图像,并将所接收的气管镜图像传递给深度学习模型;深度学习模型;以及图像演示模块,被配置为将来自于深度学习模型的所述模型一识别结果、模型二识别结果和模型三识别结果进行显示。本发明能够识别不同类别气管镜部位的特征,从而降低检查盲区、提高气管镜检查水平,从而有望缩小不同水平气管镜医生之间的操作差异。本发明还公开了一种基于深度学习的气管镜图像特征识别方法。

著录项

  • 公开/公告号CN112614566A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202011501259.6

  • 申请日2020-12-18

  • 分类号G16H30/20(20180101);G16H40/63(20180101);G09B23/28(20060101);G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06T7/00(20170101);G06T7/73(20170101);G06F16/51(20190101);

  • 代理机构31415 上海双霆知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张骥

  • 地址 200030 上海市徐汇区淮海西路241号

  • 入库时间 2023-06-19 10:29:05

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-14

    发明专利申请公布后的撤回 IPC(主分类):G16H30/20 专利申请号:2020115012596 申请公布日:20210406

    发明专利申请公布后的撤回

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