基于深度学习的纤支镜插管辅助决策方法
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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的纤支镜插管辅助决策方法，包括：采集插管视频并将视频拆分为图像帧；制定决策指令集；将操作指令作为图像决策的类别标签，对图像帧进行逐帧的标注；处理原始图像，制作数据集；提取训练集和验证集；对训练样本进行特征提取，逐步得到高层特征图；将特征图分别变换后的结果送入朴素贝叶斯分类器与softmax激活函数进行计算；输入训练样本，设定损失函数loss，对操作指令决策模型和朴素贝叶斯分类器模型分别进行单独训练；重复训练步骤，对网络模型进行交叉验证。本发明采用端到端的方法，由输入图像直接得到决策结果，大大降低了算法成本，决策速度快，具有很高的实时性。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的纤支镜插管辅助决策方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110473619A
申请号 ：
CN201910757797.2
公开（公告）日 ：
2019-11-19
申请日 ：
2019-08-16
授权号 ：
CN110473619B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
杨路古衡王纬韬程序
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 ：
成都禾创知家知识产权代理有限公司
代理人 ：
裴娟
优先权 ：
CN201910757797.2
主分类号 ：
G16H40/60
IPC分类号 ：
G16H40/60 G06N3/04 G06N3/08 A61M25/01
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H40/00
专门用于安排或管理医疗保健资源或设施的ICT; 专门用于经营或运行医疗设备或装置的ICT
G16H40/60
用于医疗设备或装置的操作
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2019-12-13 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 40/60
申请日 : 20190816
申请日 : 20190816
2019-11-19 ：
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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1、
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