[发明专利]基于神经网络模型的肺炎特征识别方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 202210844283.2 | 申请日： | 2022-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN115100180A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 山艳;张梅;窦娜;张立祥;李爽;樊秋红 | 申请（专利权）人： | 华北理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京锦信诚泰知识产权代理有限公司 11813 | 代理人： | 丁博寒 |
| 地址： | 063210 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于神经网络模型的肺炎特征识别方法、装置及电子设备，该方法包括以下步骤：获取待测胸片图像数据；输入待测胸片图像数据至神经网络模型中，神经网络模型为通过多组数据集训练得出的，多组数据训练集中的每组数据均包含具有肺炎特征的图像、特征位置标注信息和分类名称；运算神经网络模型，并复制待测胸片图像数据，将神经网络模型的识别结果标记在复制图像数据上，识别结果包括肺炎特征位置标记和分类名称标记；输出待测胸片的图像数据和标记了识别结果的复制图像数据。本发明通过同时输出待测胸片原片和标记识别结果的复制图像数据的形式，提高了识别效率的同时也避免了识别结果对原片的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 模型 肺炎 特征 识别 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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