公开(公告)号：CN111275720B

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202010066775.4

申请日：2020-01-20

Applicant: 浙江大学

Inventor： 龚薇 ,  斯科 ,  薛颖

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的全端到端小器官图像识别方法。包括医学影像数据集建立、有效图像筛选、神经网络建立、神经网络训练、图像融合；神经网络建立包括下述依次串联的子网络：器官筛选网络和器官分割网络，由器官筛选网络和器官分割网络组成串联多阶卷积神经网络。本发明能够简单高效地实现小器官的精准识别，应用范围广泛，减少人工操作。

公开(公告)号：CN111275720A

公开(公告)日：2020-06-12

申请号：CN202010066775.4

申请日：2020-01-20

Applicant: 浙江大学

Inventor： 龚薇 ,  斯科 ,  薛颖

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的全端到端小器官图像识别方法。包括医学影像数据集建立、有效图像筛选、神经网络建立、神经网络训练、图像融合；神经网络建立包括下述依次串联的子网络：器官筛选网络和器官分割网络，由器官筛选网络和器官分割网络组成串联多阶卷积神经网络。本发明能够简单高效地实现小器官的精准识别，应用范围广泛，减少人工操作。