专利基本信息
| 专利名称 | 一种用于前列腺癌辅助诊断的深度学习方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN110008992A |
| 专利申请日期 | 2019-02-28 | 专利类型 | 发明专利 |
| 申请公布号 | 2019101494586 | 申请公布日 | 2019-02-28 |
| 授权公告号 | - | 授权公告日 | - |
| 发明人 | 詹曙;陈爱莲;臧怀娟 | ||
| 专利权人 | 合肥工业大学 | ||
| 专利摘要 | 本发明公开了一种用于前列腺癌辅助诊断的深度学习方法,构建一个含有预训练模型和链式残差池化模块的分割网络模型,对输入的不同尺度的前列腺MR图像进行特征提取和融合,然后使用随机梯度下降算法对所构建的分割网络进行优化得到训练好的模型,再将待分割的前列腺MR图像输入进已训练的模型中,最后将该模型输出的结果通过条件随机场来输出最后的分割结果。本发明方法的分割结果可以辅助医生对前列腺癌进行临床诊断与治疗,有效提高医生的诊断准确率和工作效率。 | ||
专利价值评估分析
专利价值评估分析
样例
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