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一种视频流下实时腺样体病变智能识别评估方法及装置
摘要文本
本申请提供了一种视频流下实时腺样体病变智能识别评估方法及装置，所述方法包括：获取待评估视频流，所述待评估视频流中包含任意对象的腺样体；从所述待评估视频流中选取一帧包含所述腺样体的视频图像；将所述视频图像输入预训练的深度卷积模型，得到所述深度卷积模型输出的评估信息，所述评估信息包括分割出的腺样体和腺样体肥大等级；所述深度卷积模型是基于样本图像和样本信息得到的，所述样本图像用于指示意对象的腺样体部位，所述样本信息是与所述样本图像对应的评估信息。本申请中，通过将待评估视频流拆分为多帧视频图像，然后对视频图像通过深度卷积模型进行评估，实现对视频流形式的腺样体病变的智能评估。。
申请人信息
- 申请人:北京长木谷医疗科技股份有限公司
- 申请人地址:101100 北京市通州区北京经济技术开发区(通州)经海五路3号院19号楼
- 发明人: 北京长木谷医疗科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种视频流下实时腺样体病变智能识别评估方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410172829.3 |
| 申请日 | 2024/2/7 |
| 公告号 | CN117726624A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 北京长木谷医疗科技股份有限公司 |
| 发明人 | 张逸凌; 刘星宇 |
| 地址 | 北京市大兴区北京经济技术开发区荣华南路2号院1号楼22层2201(北京自贸试验区高端产业区亦庄组团) |
专利主权项内容
1.一种视频流下实时腺样体病变智能识别评估方法，其特征在于，包括：获取待评估视频流，所述待评估视频流中包含任意对象的腺样体；从所述待评估视频流中选取一帧包含所述腺样体的视频图像；将所述视频图像输入预训练的深度卷积模型，得到所述深度卷积模型输出的评估信息，所述评估信息包括分割出的腺样体和腺样体肥大等级；所述深度卷积模型是基于样本图像和样本信息得到的，所述样本图像用于指示意对象的腺样体部位，所述样本信息是与所述样本图像对应的评估信息。