一种基于迁移学习的血管图像中特征点的分类识别方法
授权
摘要

本发明公开了一种基于迁移学习的血管图像中特征点的分类识别方法,包括血管图像模拟训练和血管图像类型识别两部分;在血管图像模拟训练中通过制作特征点数据集,并利用特征点数据集对深度学习模型进行训练,获得基于迁移学习的血管图像中特征点的分类模型,在血管图像类型识别中提取血管图像的特征点,将提取的特征点输入到血管图像模拟训练中得到的基于迁移学习的血管图像中特征点的分类模型,获得血管图像中特征点的类型。本发明利用分类模型能准确快速的识别血管图像中特征点是分叉点还是交叉点,解决了现有方法存在的步骤繁杂、准确性和效率低的问题,对临床医学有莫大的帮助作用。

基本信息
专利标题 :
一种基于迁移学习的血管图像中特征点的分类识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108764286A
申请号 :
CN201810372015.9
公开(公告)日 :
2018-11-06
申请日 :
2018-04-24
授权号 :
CN108764286B
授权日 :
2022-04-19
发明人 :
秦臻魏婉婉秦志光丁熠周尔强邓伏虎赵洋
申请人 :
电子科技大学
申请人地址 :
四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
代理机构 :
成都行之专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
温利平
优先权 :
CN201810372015.9
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-19 :
授权
2018-11-30 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20180424
2018-11-06 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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