[发明专利]基于多任务学习的乳腺超声图像目标区域识别方法及系统有效
| 申请号： | 202310572578.3 | 申请日： | 2023-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN116309585B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 刘治;聂伟琦;曹艳坤 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 王雪 |
| 地址： | 266237 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理领域，提供了一种基于多任务学习的乳腺超声图像目标区域识别方法及系统，包括采集患者原始乳腺超声图像并进行预处理；基于预处理后的乳腺超声图像，利用预先训练好的多任务学习模型进行性质判断和目标区域分割。本发明利用多任务网络模型可以同时处理多个相关性任务，通过共享特征提取模块，将不同任务的特征进行融合，充分利用分类和分割的任务相关性，从而提高乳腺图像的分类和分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 任务 学习 乳腺 超声 图像 目标 区域 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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