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公开(公告)号：CN110363768B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910815242.9
申请日：2019-08-30
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的早期癌病灶范围预测辅助系统，包括：图像获取模块，用于获取带目标框的消化道内镜的样本图像，对样本图像进行预处理，记录目标框端点的坐标信息，生成训练图像集；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型，并基于训练图像集对卷积神经网络模型进行迭代训练，然后进行测试，测试完成后得到训练成功的卷积神经网络模型；范围划分模块，用于接收消化道内镜的待诊断图像，基于训练成功的卷积神经网络模型对待诊断图像进行判断，输出待诊断图像的预测端点的坐标信息；范围划分模块基于预测端点的坐标信息在待诊断图像上绘制目标框。采用本发明的技术方案能标注早期癌病灶范围。
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公开(公告)号：CN110517256B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910814399.X
申请日：2019-08-30
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像分析技术领域，具体公开了一种基于人工智能的早期癌辅助诊断系统，包括，图像获取模块，用于获取带标注的消化道内镜的样本图像，对样本图像进行预处理和随机排序，生成训练图像集；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型，并基于训练图像集对卷积神经网络模型进行迭代训练，然后进行测试，测试完成后输出训练成功的卷积神经网络模型；诊断模块，用于获取消化道内镜的待诊断图像，基于训练成功的卷积神经网络模型对待诊断图像进行判断，将判断结果输出。采用本发明的技术方案能提高训练的有效性。
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公开(公告)号：CN110363768A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910815242.9
申请日：2019-08-30
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的早期癌病灶范围预测辅助系统，包括：图像获取模块，用于获取带目标框的消化道内镜的样本图像，对样本图像进行预处理，记录目标框端点的坐标信息，生成训练图像集；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型，并基于训练图像集对卷积神经网络模型进行迭代训练，然后进行测试，测试完成后得到训练成功的卷积神经网络模型；范围划分模块，用于接收消化道内镜的待诊断图像，基于训练成功的卷积神经网络模型对待诊断图像进行判断，输出待诊断图像的预测端点的坐标信息；范围划分模块基于预测端点的坐标信息在待诊断图像上绘制目标框。采用本发明的技术方案能标注早期癌病灶范围。
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公开(公告)号：CN110517256A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910814399.X
申请日：2019-08-30
Applicant: 重庆大学附属肿瘤医院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及图像分析技术领域，具体公开了一种基于人工智能的早期癌辅助诊断系统，包括，图像获取模块，用于获取带标注的消化道内镜的样本图像，对样本图像进行预处理和随机排序，生成训练图像集；模型构建模块，用于构建卷积神经网络模型，并基于训练图像集对卷积神经网络模型进行迭代训练，然后进行测试，测试完成后输出训练成功的卷积神经网络模型；诊断模块，用于获取消化道内镜的待诊断图像，基于训练成功的卷积神经网络模型对待诊断图像进行判断，将判断结果输出。采用本发明的技术方案能提高训练的有效性。
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