基于辅助诊断和主观美学的乳腺超声图像质量评价方法
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摘要
本发明提供了一种基于辅助诊断和主观美学的乳腺超声图像质量评价方法。首先，构建少量强监督标注信息和大量弱监督标注信息的超声图像数据库；然后，采用多种小样本学习策略，训练病灶ROI的自动分割深度网络模型DNN‑1；接着，将ROI图像与原始图像一同输入，训练得到超声辅助诊断网络DNN‑2；最后，迁移辅助诊断网络的卷积层，结合医生的美学评分，训练得到美学评价卷积神经网络DNN‑3，并基于attention机制结合DNN‑2，得到乳腺超声图像质量评价结果。
基本信息
专利标题 ：
基于辅助诊断和主观美学的乳腺超声图像质量评价方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111179227A
申请号 ：
CN201911290623.6
公开（公告）日 ：
2020-05-19
申请日 ：
2019-12-16
授权号 ：
CN111179227B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
黄庆华周家康习佳宁李学龙
申请人 ：
西北工业大学
申请人地址 ：
陕西省西安市友谊西路127号
代理机构 ：
西北工业大学专利中心
代理人 ：
常威威
优先权 ：
CN201911290623.6
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/12 G06T7/13 G06T7/181 G06K9/62
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2020-06-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20191216
申请日 : 20191216
2020-05-19 ：
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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