公开(公告)号：CN111383222A

公开(公告)日：2020-07-07

申请号：CN202010190829.8

申请日：2020-03-18

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  蔡志勇 ,  钟震霄 ,  刘亚荣

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的椎间盘MRI图像智能诊断系统。包括：数据存储子系统，用于存储模型训练所需要使用的数据；数据处理子系统，用来对数据进行预处理、数据扩充、数据标注与数据转换；模型训练子系统，用于训练改进的YOLOv3的网络；实时显示子系统，用于获取用户上传待检测椎前盘MRI图片并显示诊断结果。本发明在原有YOLOv3基础上增加互连体系结构，通过共享不同比例尺的特征映射信息，提高多比例尺目标检测的性能，同时，减少检测模块中卷积层的数量以减少网络模型参数的数量，从而加快了训练网络和网络推理速度。可实现实时、自动、准确的对椎间盘MRI图片进行检测与分类，辅助医师制定下一步的治疗方案。