[发明专利]一种基于深度学习的医学图像识别方法及系统在审
| 申请号： | 202010807556.7 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN111951283A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 汪礼君 | 申请（专利权）人： | 汪礼君 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 长沙正务联合知识产权代理事务所(普通合伙) 43252 | 代理人： | 郑隽;吴婷 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市高新*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种图像识别的技术领域，揭露了一种基于深度学习的医学图像识别方法，包括：获取待识别的医学图像，利用基于阈值的二值化方法对图像进行二值化处理；利用中值滤波方法对二值化图像进行降噪处理；利用伽马矫正算法对降噪图像进行图像增强；利用图像参数检测算法对增强后的医学图像进行有效信息的定位，所述医学图像中的有效信息包括细胞图像信息和器官图像信息；利用基于启发式算法对多阈值分割目标函数进行求解，并根据求解结果对检测定位到的医学图像进行图像分割；将分割后的医学图像输入到预训练的FT‑Densent模型中，进行医学图像的识别。本发明还提供了一种基于深度学习的医学图像识别系统。本发明实现了医学图像的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医学 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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