公开(公告)号：CN111680755B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202010530164.0

申请日：2020-06-11

Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院

Inventor： 翟广涛 ,  刘剑楠 ,  刘子甲 ,  韩婧 ,  周子疌 ,  吴昊 ,  张乔宇

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/84 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供医学图像识别模型构建及医学图像识别方法、装置、介质及终端。其中，所述医学图像识别模型构建方法包括获取医学图像数据，并对其进行预处理，以建立图像数据集；将预训练的多层深度残差网络和多层视觉几何组网络并联连接，以生成并行网络模型；利用所述图像数据集对所述并行网络模型进行训练，以获得医学图像识别模型。所述医学图像识别方法包括：获取待识别的医学图像；将所述待识别的医学图像输入医学图像识别模型，并输出对应的疾病类型信息；其中，所述医学图像识别模型是根据图像数据集对并行网络模型进行训练得到的。本发明解决了现有技术中医学图像识别精度不高，从而影响医学诊断的准确性和可靠性的问题。

公开(公告)号：CN111680755A

公开(公告)日：2020-09-18

申请号：CN202010530164.0

申请日：2020-06-11

Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院

Inventor： 翟广涛 ,  刘剑楠 ,  刘子甲 ,  韩婧 ,  周子疌 ,  吴昊 ,  张乔宇

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供医学图像识别模型构建及医学图像识别方法、装置、介质及终端。其中，所述医学图像识别模型构建方法包括获取医学图像数据，并对其进行预处理，以建立图像数据集；将预训练的多层深度残差网络和多层视觉几何组网络并联连接，以生成并行网络模型；利用所述图像数据集对所述并行网络模型进行训练，以获得医学图像识别模型。所述医学图像识别方法包括：获取待识别的医学图像；将所述待识别的医学图像输入医学图像识别模型，并输出对应的疾病类型信息；其中，所述医学图像识别模型是根据图像数据集对并行网络模型进行训练得到的。本发明解决了现有技术中医学图像识别精度不高，从而影响医学诊断的准确性和可靠性的问题。