[发明专利]一种基于深度学习的类风湿性关节炎X光片评分方法在审
| 申请号： | 202111303392.5 | 申请日： | 2021-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN114140393A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 李传富;刘健;谷宗运;汪子健 | 申请（专利权）人： | 安徽中医药大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海恩凡知识产权代理有限公司 31459 | 代理人： | 汪贺玲 |
| 地址： | 230000 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的类风湿性关节炎X光片评分方法，采用FullPre‑Activation和ResNet‑D模型作为基准架构，采用深度可分离卷积代替标准卷积，将ResNet网络中残差块修改为反向残差块，构建ResNet‑Dwise50网络。采用训练完成的ResNet‑Dwise50网络模型对待评分的类风湿炎关节炎患者X光片图像进行分析评分，得到对应的评分结果。本发明类基于深度学习的类风湿性关节炎X光片评分方法，可以实现类风湿性关节炎的自动评分，有效排出干扰，降低误诊、漏诊率，提高对类风湿性关节炎伤患程度的识别评分精确度，有助于医生或患者快速、准确判断病情，对类风湿性关节炎的诊断具有指导意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 类风湿性关节炎 评分 方法 | ||
【主权项】：
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