高清醫(yī)療圖像中的小型病變的自動標(biāo)記方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010606898.2 申請日 -
公開（公告）號 CN111753916A 公開（公告）日 2021-06-22
申請公布號 CN111753916A 申請公布日 2021-06-22
分類號 G06K9/62;G06K9/66;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 曹魚;陳齊磊;劉本淵 申請（專利權(quán)）人 蘇州慧維智能醫(yī)療科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 南京利豐知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（特殊普通合伙） 代理人 王鋒
地址 215000 江蘇省蘇州市蘇州工業(yè)園區(qū)華池街88號晉合廣場2幢1106室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請公開了一種高清醫(yī)療圖像中的小型病變的自動標(biāo)記方法，包括：構(gòu)建大尺寸圖像輸入網(wǎng)絡(luò)、深度級聯(lián)區(qū)域特征提取網(wǎng)絡(luò)模型，并設(shè)定中心目標(biāo)聚焦檢測方法，再將該三者共同納入到基于特征金字塔和區(qū)域假設(shè)方法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測模型中，從而構(gòu)造出可進(jìn)行訓(xùn)練和實(shí)施的用于小物體檢測的高清圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；設(shè)定基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的隱性正樣本自動篩選迭代訓(xùn)練方法，用于最大限度的自動獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中未被標(biāo)記的正樣本數(shù)據(jù)，添加到能夠用于訓(xùn)練的隱性正樣本數(shù)據(jù)集合，再利用隱性正樣本提升模型訓(xùn)練效果。利用本申請的方法，可以根據(jù)高清醫(yī)療2D掃描圖像，自動、快速、準(zhǔn)確的標(biāo)識出小型病變區(qū)域，利于在后續(xù)操作中輔助醫(yī)生提高診斷精度。