[发明专利]一种基于心血管IVOCT图像的组织分类方法和装置有效
| 申请号： | 201711354768.9 | 申请日： | 2017-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN107993229B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 朱锐;曹一挥;薛婷 | 申请（专利权）人： | 中科微光医疗研究中心（西安）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 710119 陕西省西安市高新*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于心血管IVOCT图像的组织分类方法和装置，其中，所述方法包括：步骤1、获取多个已标记的IVOCT图像；步骤2、建立IVOCT图像样本集，将所述IVOCT图像样本集分为训练样本集和测试样本集；步骤3、构建卷积神经网络结构；步骤4、利用所述训练样本集对所述卷积神经网络进行训练，以获取CNN模型；步骤5、将所述测试样本集输入所述CNN模型，获取不同组织对应的组织类型图。本发明实施例中，CNN模型具有两个输出端，分别对组织的轮廓和内部结构进行分别显示，解决了现有技术中，输出图像的分辨率略小，部分图像信息损失后，导致组织边界显示不清楚的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 心血管 ivoct 图像 组织 分类 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于心血管IVOCT图像的组织分类方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、获取多个已标记的IVOCT图像；步骤2、建立IVOCT图像样本集，将所述IVOCT图像样本集分为训练样本集和测试样本集；步骤3、构建卷积神经网络结构；步骤4、利用所述训练样本集对所述卷积神经网络进行训练，以获取CNN模型；步骤5、将所述测试样本集输入所述CNN模型，获取不同组织对应的组织类型图。
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