[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的骨折图像自动分类系统在审
| 申请号： | 202010466513.7 | 申请日： | 2020-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN111627554A | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 方轶智;王庆;陆炎;薛波 | 申请（专利权）人： | 浙江德尔达医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 黄娟 |
| 地址： | 315000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于深度卷积神经网络的骨折图像自动分类系统，包括以下构建及训练步骤：S1：通过三维影像处理软件DMS构建训练用骨折图像数据库，按照骨折分型对每个训练数据做分类标签；S2：对所有骨折图像做统一的预处理；S3：构建自定义的深度卷积神经网络；S4：设置预定训练参数，使用数据进行训练，并使用测试数据进行测试；其中，将训练数据依次输入深度卷积神经网络中，进行训练；S5：输入新数据，进行预测。本发明用于帮助医生判断骨折分型时，先根据以往的训练数据的，计算出当前数据属于各个分型的概率，帮助医生缩小范围，从而采取更为精准医疗手术方案，提高手术成功率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 骨折 图像 自动 分类 系统 | ||
【主权项】：
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