[发明专利]基于深度学习的婴儿血管瘤皮损图片分析方法及装置在审
| 申请号： | 202310584452.8 | 申请日： | 2023-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN116665881A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 马琳;李丽;徐子刚;尉莉;张斌;韩晓锋;于鲁 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学附属北京儿童医院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/70;G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京瑞恒信达知识产权代理事务所(普通合伙) 11382 | 代理人： | 马娅佳 |
| 地址： | 100045 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的婴儿血管瘤皮损图片分析方法及装置，属于医学辅助诊断技术领域，该基于深度学习的婴儿血管瘤皮损图片分析方法包括：建立婴儿血管瘤的皮损图像数据库和婴儿血管瘤的诊断特征数据库；基于皮损图像数据库和诊断特征数据库构建婴儿血管瘤辅助诊断模型，并对婴儿血管瘤辅助诊断模型进行训练；将待诊断病例的皮损图像数据和问诊数据输入训练好的婴儿血管瘤辅助诊断模型，得到婴儿血管瘤的智能判别结果。本发明提出的基于深度学习的婴儿血管瘤皮损图片分析方法及装置，能够有效提高基层医生对复杂疑难婴儿血管瘤的判别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 婴儿 血管瘤 图片 分析 方法 装置 | ||
【主权项】：
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