[发明专利]一种消化道解剖位置识别方法及装置无效
申请号: | 201711027594.5 | 申请日: | 2017-10-27 |
公开(公告)号: | CN107886503A | 公开(公告)日: | 2018-04-06 |
发明(设计)人: | 白家莲;袁建;陈洪瀚 | 申请(专利权)人: | 重庆金山医疗器械有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人: | 罗满 |
地址: | 401120 重庆市渝北区回兴*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | 本发明公开了一种消化道解剖位置识别方法及装置,该方法包括获取训练集和测试集;选取基于深度学习框架的深度网络模型作为当前深度网络模型,利用训练集对当前深度网络模型进行训练,利用测试集测试训练后的当前深度网络模型得到当前深度网络模型的识别精度数据,判断该识别精度数据是否符合预设精度要求,若是,则完成训练,若否,则确定对训练后的当前深度网络模型进行调整后得到的深度网络模型为当前深度网络模型,返回执行利用训练集对当前深度网络模型进行训练的步骤;将胶囊内镜采集的消化道解剖图片输入至训练完成的深度网络模型,得到深度网络模型输出的该消化道解剖图片对应的消化道解剖位置。实现了胶囊在体内的精确定位。 | ||
搜索关键词: | 一种 消化道 解剖 位置 识别 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种消化道解剖位置识别方法,其特征在于,包括:获取训练集和测试集,所述训练集及所述测试集中包含消化道解剖图片及表示每个所述消化道解剖图片对应消化道解剖位置的标记;选取基于深度学习框架的深度网络模型作为当前深度网络模型,利用所述训练集对当前深度网络模型进行训练,利用所述测试集测试训练后的当前深度网络模型得到当前深度网络模型的识别精度数据,判断该识别精度数据是否符合预设精度要求,若是,则确定训练后的当前深度网络模型为完成训练的深度网络模型,若否,则确定对训练后的当前深度网络模型进行调整后得到的深度网络模型为当前深度网络模型,返回执行所述利用所述训练集对当前深度网络模型进行训练的步骤;将胶囊内镜采集的消化道解剖图片输入至训练完成的深度网络模型,得到深度网络模型输出的该消化道解剖图片对应的消化道解剖位置。
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