[发明专利]一种基于深度神经网络的直肠癌T分期自动诊断系统及其构建方法在审
| 申请号： | 202010029854.8 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111210909A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 卢云;刘广伟;刘尚龙 | 申请（专利权）人： | 青岛大学附属医院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 张晓 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的直肠癌T分期自动诊断系统，属于图像识别技术领域。基于深度神经网络的直肠癌T分期自动诊断系统包括深度神经网络模型，所述深度神经网络模型包括：特征提取网络，区域生成网络，池化层，分类和回归层；所述深度神经网络模型的学习过程包括：首先，使用ResNet‑50模型，对输入的整张图像的层面类型进行学习并判断，学习判断该图像投照方位，建立层面识别模块；然后，以ResNet101模型作为基础网络，在每个图像层面分别训练一个目标检测模型，用于勾画出肿瘤区域，并判断肿瘤T分期。本发明利用计算机技术来处理图像，有一致的处理结果以及相当的准确度，便于集成和大规模的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 直肠癌 分期 自动 诊断 系统 及其 构建 方法 | ||
【主权项】：
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