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公开(公告)号:CN116977282A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310748509.3
申请日:2023-06-25
Applicant: 北京大学深圳医院(北京大学深圳临床医学院)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于深度网络模型的图像识别方法,属于医疗技术领域。本发明获取待测患者的超声图像并对所述待测患者的超声图像进行预处理;将预处理后的超声图像输入经训练的甲状腺滤泡性癌症图像识别模型中进行图像特征提取;根据所述图像特征进行甲状腺滤泡性癌症图像识别并输出最终识别结果。本发明通过对甲状腺滤泡癌症图像识别模型的不断优化调整,得到训练成熟的甲状腺滤泡癌症图像识别模型进而运用该模型实现对甲状腺滤泡癌症超声图像的判断识别。