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一种基于神经网络的穿刺损伤检测方法
摘要文本
本发明公开了一种基于神经网络的穿刺损伤检测方法，所属技术领域为机器视觉和人工智能领域，包括：获得扩增后的穿刺损伤数据；构建孪生对抗网络模型，通过训练后的孪生对抗网络模型生成分割后的穿刺损伤图像数据；通过分割后的穿刺损伤图像数据构建穿刺损伤数据集；构建分类网络，通过穿刺损伤数据集训练分类网络，获得分类网络模型；通过迁移学习方法将分类网络修改为回归网络并进行模型在训练，获得回归网络模型；获取实时穿刺损伤图像，将实时穿刺损伤图像输入至回归网络模型中，生成穿刺损伤检测结果。本发明可以实现穿刺损伤的快速准确检测，为医疗急救、刑事法医学和其他领域中穿刺损伤的处理和研究提供了解决方案。
申请人信息
- 申请人:北京理工大学; 北京理工大学重庆创新中心
- 申请人地址:100081 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学
- 发明人: 北京理工大学; 北京理工大学重庆创新中心
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于神经网络的穿刺损伤检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311670734.6 |
| 申请日 | 2023/12/7 |
| 公告号 | CN117670835A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 北京理工大学; 北京理工大学重庆创新中心 |
| 发明人 | 张宏; 刘梦真; 黄广炎; 徐媛媛; 李豪天 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村南大街5号; 重庆市渝北区龙兴镇曙光路9号9幢 |
专利主权项内容
1.一种基于神经网络的穿刺损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过动态穿刺实验获取穿刺损伤图像数据，对所述穿刺损伤图像数据进行处理，获得扩增后的穿刺损伤数据；构建孪生对抗网络模型，基于所述扩增后的穿刺损伤数据对所述孪生对抗网络模型进行训练，通过训练后的所述孪生对抗网络模型对所述扩增后的穿刺损伤数据继续分割，生成分割后的穿刺损伤图像数据；通过所述分割后的穿刺损伤图像数据构建穿刺损伤数据集；构建分类网络，通过所述穿刺损伤数据集训练所述分类网络，获得分类网络模型；通过迁移学习方法将所述分类网络修改为回归网络并进行模型训练，获得回归网络模型；获取实时穿刺损伤图像，将所述实时穿刺损伤图像输入至所述回归网络模型中，生成穿刺损伤检测结果。