基于深度学习的图像识别方法、装置、服务器及存储介质
基本信息
申请号 | CN202110898128.4 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN113344927A | 公开(公告)日 | 2021-09-03 |
申请公布号 | CN113344927A | 申请公布日 | 2021-09-03 |
分类号 | G06T7/00(2017.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;A61B1/00(2006.01)I;A61B1/04(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 杨振宇;刘奇为;于天成 | 申请(专利权)人 | 武汉楚精灵医疗科技有限公司 |
代理机构 | 深圳紫藤知识产权代理有限公司 | 代理人 | 王芳芳 |
地址 | 430206湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道818号武汉高科医疗器械园B块地一期B10栋5层03号(自贸区武汉片区) | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本申请提供一种基于深度学习的图像识别方法、装置、服务器及存储介质,通过获取待检测部位的内镜影像后,先将内镜影像解码为多个初始内镜图像,再对初始内镜图像进行预处理,得到可以直接输入图像分类模型中进行分类识别的多个内镜图像。利用第一图像分类模型先将预处理得到的图像分为有效内镜图像和无效内镜图像;再利用第二图像分类模型将有效内镜图像分为正常内镜图像和异常内镜图像;再利用图像识别模型对异常内镜图像进行识别,确定每个异常内镜图像对应的异常类型。该方法利用多个神经网络模型对待检测部位的图像进行不同层面和不同程度的分类,最终确定待检测部位的异常类型,实现对异常类型的精确分类;提高了内镜下诊断的精确率及效率。 |
