[发明专利]一种基于深度学习的术中出血点检测系统有效
| 申请号： | 202310660999.1 | 申请日： | 2023-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN116385977B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 张岚林;许尚栋;代雨洁 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学附属北京安贞医院 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/22;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卓泽知识产权代理事务所(普通合伙) 11766 | 代理人： | 李国华 |
| 地址： | 100029*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的术中出血点检测系统，其包括：图像数据获取模块，用于获取术中可疑出血区域视频，并将出血区域视频经分帧处理后得到红外图像序列；标记模块，将红外图像序列中的目标区域进行像素级标记，得到原始图像对应的标签图像；图像分割提取模块，将标签图像输入DSCNN‑BiLSTM网络模型中，提取出出血区域的图像特征，获取目标区域的图像；定位模块，根据获取的目标区域的图像，进行出血点定位及出血量判定。本发明能对出血点进行准确有效的识别，有效降低主观误判率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 出血 检测 系统 | ||
【主权项】：
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