[发明专利]基于深度学习的纵膈淋巴结超声弹性图像分割分类方法在审
| 申请号： | 202010016996.0 | 申请日： | 2020-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN111096767A | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 宋宁宁;秦航;唐璐;方苏榕;田传耕 | 申请（专利权）人： | 南京市第一医院 |
| 主分类号： | A61B8/08 | 分类号： | A61B8/08;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 李小静 |
| 地址： | 210006 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的纵膈淋巴结超声弹性图像分割分类方法。训练好的U‑net卷积神经网络可实现纵膈淋巴结超声弹性成像的快速、自动分割，且训练好的VGG16卷积神经网络可实现对纵膈淋巴结超声弹性图象的良恶性自动分类，分类准确率比传统的计算蓝色面积法实现纵膈淋巴结超声弹性图象的良恶性分类提高了5％左右。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 纵膈 淋巴结 超声 弹性 图像 分割 分类 方法 | ||
【主权项】：
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