一种基于改进渐进式残差网络的肠神经丛辅助识别方法
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摘要
本发明公开了一种基于改进渐进式残差网络的肠神经丛辅助识别方法，包括以下步骤：步骤1，采集数据并进行预处理，得到训练数据集；步骤2，基于改进的渐进式残差复原网络构建复原模型，并基于训练数据集和MSEloss对复原模型进行训练；步骤3，将原始待测图像输入训练后的复原模型，得到复原结果；步骤4，将复原结果与原始待测图像进行像素级差异比较，得到肠神经丛的位置；步骤5，采用分类模型，对正常与非正常的神经丛进行分类。通过本发明可以实现对神经丛准确、快速的识别，先对正常与非正常的神经丛进行分类，实现对正常与非正常形态的神经丛评估，识别为正常的神经丛后再进行后续神经节细胞的识别，从而大大提高识别效率和准确率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进渐进式残差网络的肠神经丛辅助识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113989800A
申请号 ：
CN202111631341.5
公开（公告）日 ：
2022-01-28
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
CN113989800B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
曹祯庭武海燕吴婷李梦婷钱新月韩传富沈纬唐维兵周春雷唐杰
申请人 ：
南京南数数据运筹科学研究院有限公司;南京南数科技有限公司;南京市儿童医院;南京大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区苏源大道19号九龙湖国际企业总部园B1栋17层(江宁开发区)
代理机构 ：
南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
徐激波
优先权 ：
CN202111631341.5
主分类号 ：
G06V20/69
IPC分类号 ：
G06V20/69 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2022-02-18 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/69
申请日 : 20211229
申请日 : 20211229
2022-01-28 ：
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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