[发明专利]基于深度学习的端对端脑影像数据处理方法及装置在审
| 申请号： | 202110764216.5 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113516641A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 刘鹏;杨光;朴芮庆;曾啸 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G16H30/20 |
| 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： | 710000 陕*** | 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学习的端对端脑影像数据处理方法，包括：获取对照组脑影像数据与待测组脑影像数据；分别对对照组脑影像数据与待测组脑影像数据进行特征提取，对应得到待训练特征矩阵与待检测特征矩阵；构建端对端卷积神经网络分类模型；利用待训练特征矩阵对端对端卷积神经网络分类模型进行训练；利用训练好的端对端卷积神经网络分类模型对待检测特征矩阵进行处理，得到检测结果。本发明提供的方法将整个分析流程整合为一个整体，并基于深度学习算法实现分类结果，使得分析算法更为连贯，且模型的输出直接体现输入数据表达信息，从而使得检测结果更为准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 影像 数据处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
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