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申请/专利权人:平安科技(深圳)有限公司
摘要:本发明涉及一种人工智能技术,揭露了一种医学影像识别检测方法,包括:获取病理图像集,对所述病理图像集进行归一化、图像降噪以及图像增强处理,得到增强病理图像集;将所述增强病理图像集输入至预先构建的病理检测模型中,通过所述病理检测模型中的正向传播得到所述增强病理图像集的权重参数,对所述权重参数进行更新直至所述病理检测模型趋于收敛,完成训练;通过训练完成后的所述病理检测模型对待检测的病理图像进行检测,并将检测结果返回给用户。本发明还提出一种医学影像识别检测装置以及一种计算机可读存储介质。本发明实现了医学影像的智能识别及检测。
主权项:1.一种医学影像识别检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取病理图像集,对所述病理图像集进行归一化操作,并将归一化操作后的所述病理图像集进行图像降噪处理,得到标准病理图像集;对所述标准病理图像集设置相应翻转参数,使所述标准病理图像集各有13的概率发生水平翻转、垂直翻转和水平垂直翻转,对随机翻转后的所述标准病理图像集进行随意裁剪,使得裁剪后的所述标准病理图像的大小为原始图像宽和高的23,得到增强病理图像集;将所述增强病理图像集输入预先构建的病理检测模型中,对所述增强病理图像集进行分类分支处理后得到所述增强病理图像集的前景点,通过中性分支算法计算所述前景点的边框界位置,根据所述边框界位置利用预先确定的权重参数计算公式计算出所述增强病理图像集的权重参数;其中,所述中性分支算法的公式包括: 其中,Centerness表示增强病理图像集前景点的边框界位置,lp、rp、tp、bp分别表示增强病理图像集前景点的边框界上、下、左、右的预测距离值;计算出所述增强病理图像集的权重参数的公式包括: 其中,Lossiou表示权重参数,lp、rp、tp、bp分别表示增强病理图像集前景点的边框界上、下、左、右的预测距离值,lg、rg、tg、bg分别表示增强病理图像集前景点的边框界上、下、左、右的实际距离值;利用梯度下降算法对所述权重参数进行更新直至所述病理检测模型趋于收敛,得到训练完成后的病理检测模型;接收用户输入的待检测图像,通过上述训练完成后的病理检测模型对所述待检测图像进行检测,得到对所述待检测图像的检测结果,并将检测结果返回给所述用户。
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权利要求:
百度查询: 平安科技(深圳)有限公司 医学影像识别检测方法、装置及计算机可读存储介质
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