基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別方法、裝置、服務(wù)器及存儲介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110898128.4 申請日 -
公開（公告）號 CN113344927A 公開（公告）日 2021-09-03
申請公布號 CN113344927A 申請公布日 2021-09-03
分類號 G06T7/00（2017.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;A61B1/00（2006.01）I;A61B1/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 楊振宇;劉奇為;于天成 申請（專利權(quán)）人 武漢楚精靈醫(yī)療科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 深圳紫藤知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 王芳芳
地址 430206湖北省武漢市東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)高新大道818號武漢高科醫(yī)療器械園B塊地一期B10棟5層03號（自貿(mào)區(qū)武漢片區(qū)）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請?zhí)峁┮环N基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別方法、裝置、服務(wù)器及存儲介質(zhì)，通過獲取待檢測部位的內(nèi)鏡影像后，先將內(nèi)鏡影像解碼為多個(gè)初始內(nèi)鏡圖像，再對初始內(nèi)鏡圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到可以直接輸入圖像分類模型中進(jìn)行分類識別的多個(gè)內(nèi)鏡圖像。利用第一圖像分類模型先將預(yù)處理得到的圖像分為有效內(nèi)鏡圖像和無效內(nèi)鏡圖像；再利用第二圖像分類模型將有效內(nèi)鏡圖像分為正常內(nèi)鏡圖像和異常內(nèi)鏡圖像；再利用圖像識別模型對異常內(nèi)鏡圖像進(jìn)行識別，確定每個(gè)異常內(nèi)鏡圖像對應(yīng)的異常類型。該方法利用多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對待檢測部位的圖像進(jìn)行不同層面和不同程度的分類，最終確定待檢測部位的異常類型，實(shí)現(xiàn)對異常類型的精確分類；提高了內(nèi)鏡下診斷的精確率及效率。