[发明专利]基于轻量级卷积神经网络的智能医学图像质量评估方法在审
| 申请号： | 201911035271.X | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110827250A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 周龙;叶宏伟;沈锴;王硕 | 申请（专利权）人： | 浙江明峰智能医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T11/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 绍兴市越兴专利事务所(普通合伙) 33220 | 代理人： | 蒋卫东 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于轻量级卷积神经网络的智能医学图像质量评估方法，涉及医学图像质量评估方法技术领域，包括采集临床扫描的CT图像；对CT图像做预处理；对不同厚度的CT图像做重采样；将CT图像尺寸归一化到相同尺寸；CT图像质量进行评估分类并打分；加载网络结构；初始化网络；将处理好的CT图像和对应的分数输入到网络中训练并计算网络损失；根据网络损失最优化网络；保存最优网络和最优权重；利用最优化的网络模型对CT图像的每一张切片进行质量分类；使用加权平均的方法给出当前扫描CT图像整体的质量分数，得到评估结果。（1）本发明采用轻量级深度学习模型可以快速实现CT图像质量评估。自动评估图像质量，不需要人为干预，准确可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 轻量级 卷积 神经网络 智能 医学 图像 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
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