[发明专利]基于深度卷积神经网络的毛囊检测方法在审
| 申请号： | 202011150443.0 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112308827A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 颜波;吴文育;凌宇;杨凯;李吉春;林尽染 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人： | 陆飞;陆尤 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于医学图像处理技术领域，具体为一种基于深度卷积神经网络的毛囊检测方法。本发明中网络模型采用ResNet50为特征提取主干网络，将最深层特征通过上采样、跳跃连接、卷积核大小为3的卷积层组成特征金字塔，每层特征通过5层卷积核大小为3的卷积层获得注意力图，与特征相乘后通过两条支路分别得到分类及外包围盒，每条支路皆由5层卷积核大小为3的卷积层构成。本发明将皮肤图像输入经过训练的神经网络，通过网络前向传播预测图像中毛囊的外包围盒坐标及对应的置信度，随后筛去置信度偏低的外包围盒并进行极大值抑制，得到最终检测结果，能够清晰反映毛囊在图像中的位置及总数。本发明可节省人工检测耗费的精力，有效辅助医生进行诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 毛囊 检测 方法 | ||
【主权项】：
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