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申请/专利权人：山东海量信息技术研究院;山东大学
摘要：本发明提供了一种基于深度学习网络的胸腔淋巴结的诊断系统，包括：预处理单元，被配置为：对胸腔淋巴结的图像帧进行预处理；特征提取单元，被配置为：对预处理后的图像帧采用依次级联的提取块进行多层次特征提取，得到不同层次的特征图；图像分割单元，被配置为：对不同层次的特征图分别进行分割，得到各个层次下的分割结果；分类诊断单元，被配置为：将各个层次下的分割结果叠加求和后得到最终胸腔淋巴结的分割图像，根据所述分割图像得到胸腔淋巴结分类诊断结果；本发明结合连续的多层次特征提取和不同层次特征图像的分割，实现了更精准的胸腔淋巴结良性或者恶性的诊断，在较高准确率和鲁棒性的前提下，能够快速和精准的提供患者的诊断结果。
主权项：1.一种基于深度学习网络的胸腔淋巴结的诊断系统，其特征在于，包括：预处理单元，被配置为：对胸腔淋巴结的图像帧进行预处理；特征提取单元，被配置为：对预处理后的图像帧采用依次级联的提取块进行多层次特征提取，得到不同层次的特征图；图像分割单元，被配置为：对不同层次的特征图分别进行分割，得到各个层次下的分割结果；分类诊断单元，被配置为：将各个层次下的分割结果叠加求和后得到最终胸腔淋巴结的分割图像，根据所述分割图像得到胸腔淋巴结分类诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东海量信息技术研究院 山东大学 基于深度学习网络的胸腔淋巴结的诊断系统
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