一种通过卷积神经网络学习的医疗图像提取方法
基本信息
| 申请号 | CN202110749908.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113592778A | 公开（公告）日 | 2021-11-02 |
| 申请公布号 | CN113592778A | 申请公布日 | 2021-11-02 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨晓凡;刘玉蓉 | 申请（专利权）人 | 重庆飞唐网景科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 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 | 本发明公开一种通过卷积神经网络学习的医疗图像提取方法，包括如下步骤：S1，获取肠镜图像数据从而建立肠镜图像数据集，对每张图像数据进行语义特征分析，按照时间序列进行图像数据排列；S2，通过构建损失函数形成肠镜图像帧训练模型，将训练模型的肠镜图像帧训练结果形成特征样本。 |
