一種基于超聲造影圖像均勻程度的分類系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201910093164.6 申請日 -
公開（公告）號 CN109840564A 公開（公告）日 2019-06-04
申請公布號 CN109840564A 申請公布日 2019-06-04
分類號 G06K9/62（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 尹皓; 劉西耀; 羅燕; 莊華; 覃浪寬; 羅源; 劉東權(quán) 申請（專利權(quán)）人 成都思多科醫(yī)療科技有限公司
代理機構(gòu) 四川力久律師事務(wù)所 代理人 成都思多科醫(yī)療科技有限公司; 四川大學(xué)華西醫(yī)院
地址 610041 四川省成都市高新區(qū)創(chuàng)業(yè)路16號火炬大廈B301
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于超聲造影圖像均勻程度的分類系統(tǒng)，其包括圖像預(yù)處理模塊、分類標注模塊、特征提取模塊、特征篩選模塊、主成分分析模塊、模型訓(xùn)練模塊和分類預(yù)測模塊；其中，離線分類時，通過圖像預(yù)處理模塊、分類標注模塊、特征提取模塊、特征篩選模塊、主成分分析模塊和模型訓(xùn)練模塊得到相應(yīng)的多個二分類QDA模型，再由分類預(yù)測模塊利用得到的模型對未知分類結(jié)果的超聲造影圖像進行分類預(yù)測，而在線分類時，分類預(yù)測模塊直接利用已有的二分類QDA模型，完成對未知分類結(jié)果的超聲造影圖像進行分類預(yù)測。因此，本發(fā)明不僅能夠降低醫(yī)生的工作量，有效地輔助醫(yī)生做出準確的診斷結(jié)果，還能夠降低分類模型的學(xué)習(xí)難度，提高分類模型的訓(xùn)練效率。