基于多级加权神经网络的甲状腺结节定位方法
实质审查的生效
摘要

本发明涉及一种基于多级加权神经网络的甲状腺结节定位方法。构建基于PyTorch深度学习框架的甲状腺结节定位模型,其中,所构建的甲状腺结节定位模型包括结节轮廓粗定位网络模型以及结节轮廓精定位网络模型;对任一待识别定位的甲状腺超声图像,对所述甲状腺超声图像进行预处理,并将预处理后的甲状腺超声图像依次经结节轮廓粗定位网络模型以及结节轮廓精定位网络模型分割定位处理,以得到甲状腺结节位置轮廓特征图,并根据所述甲状腺结节位置轮廓特征图,在所识别定位的甲状腺超声图像上描绘出甲状腺结节的位置与轮廓。本发明能对甲状腺超声图像上的结节实现快速准确的定位,使诊断结果更加可靠。

基本信息
专利标题 :
基于多级加权神经网络的甲状腺结节定位方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114494216A
申请号 :
CN202210110301.4
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-29
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
赵星赵婉君石一磊牟立超朱晓香张雷朱精强
申请人 :
脉得智能科技(无锡)有限公司
申请人地址 :
江苏省无锡市滨湖区马山梅梁路88号二楼西
代理机构 :
无锡华源专利商标事务所(普通合伙)
代理人 :
过顾佳
优先权 :
CN202210110301.4
主分类号 :
G06T7/00
IPC分类号 :
G06T7/00  G06T7/10  G06T7/73  G06K9/62  G06N3/04  G06N3/08  G06V10/80  G06V10/82  G16H30/20  
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
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220129
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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