[发明专利]基于Faster-RCNN模型的宫颈癌病变区域检测方法在审
| 申请号： | 202011495011.3 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112614099A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 晏菱;宋昊煊;申兴发;李树丰;郭懿 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于深度学习目标检测算法，自动识别宫颈癌在阴道镜图像中具体位置，从而帮助医生确定活检位置。现阶段的研究使用醋白图像进行训练和预测，在临床检测中，单一使用一种图像检测容易产生错检区域，从而造成敏感性和特异性过低。本发明公布了一种结合碘和醋白实验图像的检测模型框架，利用碘图像中的特征排除醋白图像中的错检区域，从而提升灵敏性和特异性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 faster rcnn 模型 宫颈癌 病变 区域 检测 方法 | ||
【主权项】：
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