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公开(公告)号：CN116385417A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310390104.7
申请日：2023-04-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种融合小波特征的深度学习超声图像纹理诊断方法及系统，该方法对原始超声图像的感兴趣区域进行预处理；将卷积神经网络作为主干网络，使可学习的小波分支与主干网络并联，得到深度学习超声图像纹理诊断模型；将预处理后的超声图像输入深度学习超声图像纹理诊断模型，训练深度学习超声图像纹理诊断模型；获取待处理的超声图像并预处理后，输入训练后的深度学习超声图像纹理诊断模型，得到诊断结果。采用本技术方案，利用深度学习超声图像纹理诊断模型学习低频与高频、空间域与频域的信息，以可解释的方式实现高精度诊断。
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