通过深度学习网络模型进行医学影像数据提取工作方法
基本信息
| 申请号 | CN202110409184.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113160167A | 公开（公告）日 | 2021-07-23 |
| 申请公布号 | CN113160167A | 申请公布日 | 2021-07-23 |
| 分类号 | G06T7/00;G06T5/00;G06T7/90;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 邓贵福 | 申请（专利权）人 | 重庆飞唐网景科技有限公司 |
| 代理机构 | 重庆天成卓越专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 路宁 |
| 地址 | 401120 重庆市渝北区双龙湖街道兰桂大道6号香芷汀兰14幢1单元6-2 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种通过深度学习网络模型进行医学影像数据提取工作方法，包括：S1，获取医学图像数据，对医学图像进行预处理，转换为Lab颜色空间图像；通过高斯滤波进行降噪；S2，通过卷积神经网络对医学图像中的异常特征进行训练学习，通过异常颜色筛选模型形成医学图像异常特征候选特征库；S3，根据候选特征库建立特征点加权局部二值描述模型，将异常特征通过划分分别形成不同等级的的医学图像划分类别。 |
