一种基于深度学习的关节盘前移辅助诊断系统和方法
基本信息
| 申请号 | CN202210013137.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114400086A | 公开（公告）日 | 2022-04-26 |
| 申请公布号 | CN114400086A | 申请公布日 | 2022-04-26 |
| 分类号 | G16H50/20（2018.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 李霄汉;杨根科 | 申请（专利权）人 | 上海交通大学宁波人工智能研究院 |
| 代理机构 | 上海剑秋知识产权代理有限公司 | 代理人 | 徐浩俊 |
| 地址 | 315012浙江省宁波市海曙区南门街道南站西路29号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的关节盘前移辅助诊断系统，涉及神经网络的计算机视觉图像识别技术领域，包括图像数据预处理模块、特征提取模块、训练模块和诊断模块，上述模块依次通信连接。本发明还公开了一种基于深度学习的关节盘前移辅助诊断方法，包括S100、图像数据预处理；S200、特征提取；S300、模型训练；S400、诊断。本发明解决了医学标注图像数据过少的问题，提升了关节盘诊断的快速性以及准确性，有助于减轻医生的负担，保障病人健康。 |
