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申请/专利权人：山东众阳健康科技集团有限公司
摘要：本发明提供了一种基于动态地图损失神经网络的CT颅内出血检测系统，本发明利用动态地图损失函数，减少了掩膜边界处的错误标注引起的模型偏差，配合U‑net网络，动态调整标注掩膜边界处的像素值在计算损失时的权重，让模型可以学习到应该学习到的知识，忽略边界处可能的错误知识。本发明能够动态调整出血区域边缘参与损失计算的权重，降低边缘错误标记像素对模型调整的影响。使模型可以较准确的拟合出血区域，精确计算出血量。
主权项：1.一种基于动态地图损失神经网络的CT颅内出血检测系统，其特征是：包括：数据集获取模块，被配置为获取脑部CT影像数据，标注颅内出血掩膜和背景；特征提取模块，被配置为多次循环执行卷积操作和最大池化操作，得到每次的特征输出图；计算特征提取模块，被配置为对特征输出图或联合特征进行卷积操作处理后再进行反卷积操作，得到相应的计算特征图；联合模块，被配置为将计算特征图与经过裁切操作后的不同次的特征输出图进行堆叠操作，得到相应的联合特征；分割模块，被配置为对最后的特征输出图进行卷积操作，获取最终的与输入影像图像尺寸一致的分割图；动态地图损失计算模块，被配置为将分割图利用使用动态地图损失函数计算分割图与数据集获取模块中数据标注二者之间的损失，如果损失大于阀值则发送信号给优化模块；优化模块，被配置为优化特征提取模块、计算特征提取模块、联合模块和分割模块的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东众阳健康科技集团有限公司 基于动态地图损失神经网络的CT颅内出血检测系统
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