一种基于深度学习粪水粪便覆盖面积的波士顿评分模型
基本信息
| 申请号 | CN201910340110.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111863251A | 公开（公告）日 | 2020-10-30 |
| 申请公布号 | CN111863251A | 申请公布日 | 2020-10-30 |
| 分类号 | G16H50/30;G16H50/20;A61B5/00;A61B5/107 | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 王玉峰 | 申请（专利权）人 | 天津御锦人工智能医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 天津市三利专利商标代理有限公司 | 代理人 | 张义 |
| 地址 | 300000 天津市滨海新区天津经济技术开发区洞庭路220号天津国际生物医药联合研究院实验楼N212室第80单元 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习粪水粪便覆盖面积的波士顿评分模型，所述波士顿评分模型的建立，包括如下步骤：a、数据采集及预处理；b、数据标注；c、训练模型；d、测试模型；e、评分模块。本申请能够有效地对肠镜肠道准备情况自动评判，提供波士顿量表存入病人检查信息并提供给医生参考，解决医生评判带入主观意识和耗时耗力的问题，具有更高的可靠性和社会价值。 |
