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一种儿童脑部MR图像病毒性脑炎分类系统

摘要

一种儿童脑部MR图像病毒性脑炎分类系统,包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序,所述计算机存储器中存有训练好的分类模型,所述的分类模型采用改进的SE ResNet网络模型,共包含四个卷积部分,每个卷积部分由若干个子模块组构成,每个子模块组包含Inception子模块和SE Res子模块,最终通过全连接层获得最后的分类结果;所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:将待分类的儿童脑部MR影像输入训练好的分类模型中,得到病毒性脑炎分类结果。利用本发明,可以提升模型对于不同维度特征的学习能力,大大提升儿童病毒性脑炎诊断的效率和准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN114821176B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.11.01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN202210463034.9

  • 申请日2022.04.28

  • 分类号G06V10/764(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06K9/62(2022.01);G06N3/04(2006.01);G06N3/08(2006.01);

  • 代理机构杭州天勤知识产权代理有限公司 33224;

  • 代理人彭剑

  • 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

  • 入库时间 2022-11-28 17:54:09

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