[发明专利]基于深度学习和数字图像结合的肺区尘肺分期系统在审
| 申请号： | 202210021432.5 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114463278A | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 李蔚凌;罗乾豪;罗辛;刘欣 | 申请（专利权）人： | 东莞理工学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 王宏松 |
| 地址： | 523808 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习和数字图像结合的肺区尘肺分期的装置及系统；所述系统包括图像数据接入模块，用于获取原始图像的数据；肺区子区域分割模块用于将左右肺区分别划分为上中下三个子区域；对比度增强模块用于对原始图像进行直方图均衡化；暗通道计算模块用于计算子肺区的暗通道；暗通道差值特征抽取模块用来获取暗通道与输入图像差值，以更准确地抽取肺部尘絮的特征；子肺区特征抽取模块用以抽取均衡化后肺区的特征；双分支特征融合模块用以融合暗通道差值特征和对应的子肺区特征；分期模块最后用作分类尘肺所属阶段。本发明能够融合暗通道差值特征进预处理后的图像，且尽可能保留了强化了尘絮特征本身的特征，提高了模型分类的鲁棒性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 数字图像 结合 尘肺 分期 系统 | ||
【主权项】：
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