基于TI-RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方...
实质审查的生效
摘要
本发明基于TI‑RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方法，属于计算机技术的深度学习技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于TI‑RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：图像预处理；构建卷积神经网络：使用DenseNets 121作为骨干网络，DenseNets 121包含4个Dense Block以及3个Transition层，Dense Block由Dense Layer组成；在每个Dense Block中的瓶颈层的批量归一化层之后插入SGE模块；网络的全连接层具有五个分支，分别对应五个TI‑RADS分类任务，每个分支包含3个线性层；训练卷积神经网络：训练时迁移第一个Dense Block的预训练权重，并通过优化目标函数实现对网络权重的更新与求解；输出甲状腺结节的良恶性分类结果；本发明应用于甲状腺结节良恶性分类。
基本信息
专利标题 ：
基于TI-RADS多任务神经网络的甲状腺结节良恶性分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494687A
申请号 ：
CN202111642526.6
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
董于杰卫建华范军俊高志熙安俊杰阎东军韩晓红张巍刘剑王亮侯祥敏王庆伟张云仙
申请人 ：
山西清众科技股份有限公司
申请人地址 ：
山西省太原市综改示范区太原学府园区南中环街529号清控创新基地A座7层
代理机构 ：
太原高欣科创专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
崔浩
优先权 ：
CN202111642526.6
主分类号 ：
G06V10/25
IPC分类号 ：
G06V10/25 G06V10/764 G06V10/82 G06K9/62 G06T5/00 G06T5/20 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/25
申请日 : 20211229
申请日 : 20211229
2022-05-13 ：
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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