[发明专利]用于近似深入神经网络以用于解剖对象检测的方法和系统有效
| 申请号： | 201610296717.4 | 申请日： | 2016-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN106127217B | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | D.科马尼丘;B.乔治斯库;J.克雷奇默;N.莱;刘大元;H.阮;V.K.辛格;郑冶枫;周少华 | 申请（专利权）人： | 西门子保健有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 王健;陈岚 |
| 地址： | 德国埃*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： | 本发明涉及用于近似深入神经网络以用于解剖对象检测的方法和系统。深入神经网络被训练成检测医学图像中的解剖对象。计算经训练的深入神经网络的近似，该近似减少经训练的深入神经网络的计算复杂性。使用经训练的深入神经网络的近似在患者的输入医学图像中检测解剖对象。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 近似 深入 神经网络 解剖 对象 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种用于医学图像中的解剖对象检测的方法，包括：训练深入神经网络以检测医学图像中的解剖对象；计算经训练的深入神经网络的近似，所述近似减少经训练的深入神经网络的计算复杂性；以及使用经训练的深入神经网络的近似来检测所接收的患者的医学图像中的解剖对象，其中所述计算经训练的深入神经网络的近似包括：对于经训练的深度神经网络的多个层中的每一个层中的多个节点中的每一个节点，使用1‑D Haar小波基和小波系数来重构该节点的经训练的权重矩阵。
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