[发明专利]基于深度残差网络的骨科病病变分类分级方法有效
申请号: | 201810142302.0 | 申请日: | 2018-02-11 |
公开(公告)号: | CN108399616B | 公开(公告)日: | 2021-11-16 |
发明(设计)人: | 邓亚平;王璐;贾颢 | 申请(专利权)人: | 西安理工大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G16H50/20;G16H30/20;G06F16/51;G06N3/04 |
代理公司: | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人: | 罗磊 |
地址: | 710048*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于深度残差网络的骨科病病变分类分级方法,具体按照以下步骤实施:步骤1,离线学习,将经过专业分类并做好标记的骨科病病变图像进行预处理,然后进行深度残差神经网络训练;步骤2,在线学习,将经步骤1训练好的深度残差神经网络进行备份后部署到日常诊疗中,同时使用在线学习的训练方法,使深度残差神经网络通过日常的诊疗数据不断的自我修正。本发明的基于深度残差网络的骨科病病变分类分级方法,解决了现有卷积神经网络随着神经网络构架深度的增加,出现精度饱和随后精度下降,且离线学习的方法无法对每天产生的诊疗数据加以利用,因而无法随着诊疗数目的增加进行自我修正的问题。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 网络 骨科 病变 分类 分级 方法 | ||
【主权项】:
1.基于深度残差网络的骨科病病变分类分级方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:步骤1,离线学习将经过专业分类并做好标记的骨科病病变图像进行预处理,然后进行深度残差神经网络训练;步骤2,在线学习将经步骤1训练好的深度残差神经网络进行备份后部署到日常诊疗中,同时使用在线学习的训练方法,使深度残差神经网络通过日常的诊疗数据不断的自我修正。
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