公开(公告)号：CN110414589A

公开(公告)日：2019-11-05

申请号：CN201910665910.4

申请日：2019-07-23

申请人： 王英伟

发明人： 王英伟 ,  李根娣 ,  杨笑宇 ,  张清荣 ,  沈志勇 ,  邹颖华 ,  郭婷 ,  沈雅芳 ,  李东丽

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06T5/50 ,  G06T7/00

摘要： 本发明涉及神经超声图像识别技术领域，公开了基于深度学习的腋路臂丛神经的识别方法及其系统，方法包括预处理腋路臂丛神经的原始医学图像，构成训练Con-Re-LU卷积神经网络模型所需的训练图像；构建卷积神经网络，使用Con-Re-LU算法构建卷积神经网络,在Con-Re-LU卷积神经网络模型中载入训练集，确定Con-Re-LU卷积神经网络的模型参数，进行特征学习，得到训练好的Con-Re-LU卷积神经网络模型并保存；部署训练好的Con-Re-LU卷积神经网络模型；既能增加识别的准确率，又能增加后续相似图像的识别速度，识别更加准确、高效。

公开(公告)号：CN110276417A

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201910665566.9

申请日：2019-07-23

申请人： 王英伟

发明人： 王英伟 ,  杨笑宇 ,  李根娣 ,  郭婷 ,  沈雅芳 ,  关庆来 ,  邹颖华 ,  王婷婷

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G16H50/20

摘要： 本发明涉及神经超声图像识别技术领域，公开了基于深度学习的锁骨上臂丛神经的识别方法及其系统，方法包括预处理锁骨上臂丛神经的原始医学图像，构成训练PixelCNN++卷积神经网络模型所需的训练图像；构建卷积神经网络，使用PixelCNN++算法构建卷积神经网络,在PixelCNN++卷积神经网络模型中载入训练集，确定PixelCNN++卷积神经网络的模型参数，部署训练好的PixelCNN++卷积神经网络模型；既能增加识别的准确率，又能增加后续相似图像的识别速度，识别更加准确、高效。