公开(公告)号：CN114821176B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202210463034.9

申请日：2022-04-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  黄坚 ,  李委糠 ,  沈忱 ,  李竞 ,  朱珠 ,  齐国强 ,  余卓 ,  柴象飞 ,  郭娜 ,  张路

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种儿童脑部MR图像病毒性脑炎分类系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，所述计算机存储器中存有训练好的分类模型，所述的分类模型采用改进的SE ResNet网络模型，共包含四个卷积部分，每个卷积部分由若干个子模块组构成，每个子模块组包含Inception子模块和SE Res子模块，最终通过全连接层获得最后的分类结果；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待分类的儿童脑部MR影像输入训练好的分类模型中，得到病毒性脑炎分类结果。利用本发明，可以提升模型对于不同维度特征的学习能力，大大提升儿童病毒性脑炎诊断的效率和准确率。

公开(公告)号：CN114821176A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210463034.9

申请日：2022-04-28

Applicant: 浙江大学

Inventor： 俞刚 ,  黄坚 ,  李委糠 ,  沈忱 ,  李竞 ,  朱珠 ,  齐国强 ,  余卓 ,  柴象飞 ,  郭娜 ,  张路

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种儿童脑部MR图像病毒性脑炎分类系统，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序，所述计算机存储器中存有训练好的分类模型，所述的分类模型采用改进的SE ResNet网络模型，共包含四个卷积部分，每个卷积部分由若干个子模块组构成，每个子模块组包含Inception子模块和SE Res子模块，最终通过全连接层获得最后的分类结果；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待分类的儿童脑部MR影像输入训练好的分类模型中，得到病毒性脑炎分类结果。利用本发明，可以提升模型对于不同维度特征的学习能力，大大提升儿童病毒性脑炎诊断的效率和准确率。