[发明专利]一种基于深度学习的肝胰脂肪变性判别方法在审
| 申请号： | 202010768424.8 | 申请日： | 2020-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN111862087A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 张政 | 申请（专利权）人： | 张政 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201114 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的肝胰脂肪变性判别方法，涉及图像处理领域。该基于深度学习的肝胰脂肪变性判别方法，包括选用DenseNet和3D CNN作为深度学习模型,还包括以下步骤：S1.图像预处理：从患者上腹部MRI选取肝和胰腺的ROI，并进行数据扩增，S2.模型建立：DenseNet：使用训练集建立并训练两种网络模型，输出分级特征，S3.分类训练：使用RF、SVM和MLP，进行分级，最后给出实现肝和胰腺脂肪变性程度0、1、2分级，S4.对比肝/胰腺脂肪变性模型的AUC、精确度、敏感性和特异性。通过新型的判别方式，使得为肝胰脂肪变性程度分级研究提供一种无创性手段，节省人力物力，通过深度学习的方法智能对肝胰脂肪变性分级，针对轻度脂肪变性程度的影像也能有较好的判断效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 脂肪 变性 判别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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