[发明专利]一种基于深度学习的胆石病智能诊断APP在审
| 申请号: | 201811554740.4 | 申请日: | 2018-12-19 |
| 公开(公告)号: | CN109712705A | 公开(公告)日: | 2019-05-03 |
| 发明(设计)人: | 王珣;王硕;孟凡;丁桐 | 申请(专利权)人: | 中国石油大学(华东) |
| 主分类号: | G16H50/20 | 分类号: | G16H50/20;G16H30/40;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 266580 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | 本发明涉及一种基于深度学习的胆石病智能诊断APP,涉及图像处理、医疗大数据、深度学习领域。包括:1)通过CT扫描仪进行数据采集,获取胆石病CT医疗图像;2)数据传输数据分析单元,进行胆石病CT医疗图像的预处理;3)经过预处理之后的数据经过智能辅助诊断单元,采用基于深度卷积神经网络的图像标记算法对图像进行标记,并用降维之后的卷积神经网络对标记后的图像数据进行自动特征提取与识别,分析病情;4)诊断结果以电子医疗报告的形式反馈给患者,并将诊断记录传输到云端服务器进行存储、建档,以提供给相关机构与指定医院作为临床参考;5)经过医生确诊后的图像数据可以扩充数据集,对模型进行参数调优,不断提升胆石病的诊断准确率。 | ||
| 搜索关键词: | 预处理 卷积神经网络 图像数据 医疗图像 智能诊断 数据分析单元 图像标记算法 自动特征提取 云端服务器 诊断 电子医疗 辅助诊断 记录传输 数据采集 数据传输 图像处理 诊断结果 大数据 数据集 准确率 建档 降维 学习 存储 并用 图像 反馈 智能 参考 医生 医疗 分析 | ||
【主权项】:
1.一种基于深度学习的胆石病智能诊断APP,其特征在于:包括分析组件、服务器组件以及智能诊断组件;分析组件,主要是用于处理患者用户的胆石病CT医疗图像数据,将采集到的数据进行旋转、放缩以及平移等数据增强操作,进而进行图像灰度值的预处理,使一定灰度范围内的像素数量大致相同,实现图像对比度的增强;智能诊断组件,主要用于对经过预处理的胆石病CT医疗图像进行标记与识别,使用基于深度学习的胆石病智能诊断算法,分析病情并将以电子版医疗报告形式的诊断结果反馈给患者用户,同时将数据与诊断结果通过互联网或者移动网络传输至云端服务器;服务器组件,主要用于胆石病CT医疗图像数据以及诊断结果的存储,对信息进行整理与分析,建立用户胆石病数据库,以提供给相关机构和指定医院作为患者用户的胆石病临床病史作为参考。
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