[发明专利]一种基于多维信息融合和深度学习的脑部医学影像分析方法有效
| 申请号: | 201911231451.5 | 申请日: | 2019-12-05 |
| 公开(公告)号: | CN110931112B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
| 发明(设计)人: | 董帅;傅瑜;邹昆;李文生;李悦乔;谷俊霖;周博伦 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学中山学院 |
| 主分类号: | G16H30/20 | 分类号: | G16H30/20;G06N3/0464 |
| 代理公司: | 中山市粤捷信知识产权代理事务所(普通合伙) 44583 | 代理人: | 张谦 |
| 地址: | 528402 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | 一种基于多维信息融合和深度学习的脑部医学影像分析方法,包括如下步骤:S1、开发测试环境平台搭建:搭建深度学习训练用工作站,配置训练框架;S2、对主流深度学习算法和网络模型进行研究:对主流的深度学习算法、网络模型、医学影像分析检测框架和数据集进行测试,并分析各种深度学习算法和卷积网络模型在图像分割、目标检测和疾病分类分级方面的优缺点;S3、制作医学影像训练数据集、验证数据集和测试数据集;S4、基于多个深度学习网络的医学影像分析诊断研究。本发明能分别训练不同的深度学习卷积神经网络,通过构建加权贝叶斯网络,对不同类型医学影像的分析结果进行处理,从而得到最后的分析诊断结果,诊断结果的准确性大大提高。 | ||
| 搜索关键词: | 一种 基于 多维 信息 融合 深度 学习 脑部 医学影像 分析 方法 | ||
【主权项】:
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