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基于交互信息引導的深度學習方法的醫(yī)學圖像分割和定量分析方法、計算機設備、存儲介質

發(fā)明專利有效專利
  • 申請?zhí)枺?/span>
    CN202011642172.0
  • IPC分類號：G06T7/11;G06T7/181;G06T5/50;G06T7/62;G06T7/66;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
  • 申請日期：
    2020-12-31
  • 申請人：
    山東大學
著錄項信息
專利名稱基于交互信息引導的深度學習方法的醫(yī)學圖像分割和定量分析方法、計算機設備、存儲介質
申請?zhí)?/td>CN202011642172.0申請日期2020-12-31
法律狀態(tài)實質審查申報國家中國
公開/公告日2021-04-30公開/公告號CN112734769A
優(yōu)先權暫無優(yōu)先權號暫無
主分類號G06T7/11IPC分類號G;0;6;T;7;/;1;1;;;G;0;6;T;7;/;1;8;1;;;G;0;6;T;5;/;5;0;;;G;0;6;T;7;/;6;2;;;G;0;6;T;7;/;6;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分類表>
申請人山東大學申請人地址
山東省濟南市歷城區(qū)山大南路27號 變更 專利地址、主體等相關變化，請及時變更，防止失效
權利人山東大學當前權利人山東大學
發(fā)明人付樹軍;崔婉婉;廖勝海;王紅;李玉亮;齊澤榮;劉旭雅;向仕兵
代理機構濟南金迪知識產權代理有限公司代理人許德山
摘要
本發(fā)明涉及基于交互信息引導的深度學習方法與醫(yī)學圖像分割和定量分析方法、計算機設備、存儲介質，包括：(1)構建深度卷積神經網絡，并直接利用已有的CNV標注數據進行訓練，得到自動分割模型；(2)在不改變主要網絡結構的基礎上，在訓練集上結合模擬的交互信息，將網絡輸入特征圖增加一個通道用來表示交互信息，使用相同的CNV掩碼進行微調訓練得到模型A；(3)在測試或使用時，醫(yī)生提供OCT圖像，利用自動分割模型對輸入的OCT圖像進行自動檢測、分割CNV，若醫(yī)生對分割效果滿意，則停止，否則，允許醫(yī)生將交互信息輸入模型A，得到更準確的結果。本發(fā)明分割性能提高，更加魯棒、更加準確。

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