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训练方法和用于预测甲状腺结节转移情况的图像处理方法
摘要文本
天津市肿瘤医院(天津医科大学肿瘤医院)取得“一种透气窗帘布”专利技术,来自:马 克 团 队 本发明提供了一种训练方法和用于预测甲状腺结节转移情况的图像处理方法,可以应用于医疗设备领域、图像处理技术领域和人工智能领域。该方法包括:获取训练样本,包括样本图像和标签,样本图像为与样本被测对象相关的甲状腺检查图像,标签包括表征样本被测对象的甲状腺结节是否发生转移的第一标签,以及表征样本被测对象的甲状腺结节转移区域的第二标签;将样本图像输入至初始深度学习模型,输出第一样本检测结果,以及第二样本检测结果;根据第一样本检测结果和第一标签,以及第二样本检测结果和第二标签训练初始深度学习模型,得到深度学习模型,深度学习模型预测甲状腺结节转移情况。本发明可以提升针对甲状腺结节的转移风险的预测精度。
专利主权项内容
1.一种深度学习模型的训练方法,其特征在于,包括:获取训练样本,所述训练样本包括样本图像和标签,所述样本图像为与样本被测对象相关的甲状腺检查图像,所述标签包括表征所述样本被测对象的甲状腺结节是否发生转移的第一标签,以及表征所述样本被测对象的甲状腺结节转移区域的第二标签;将所述样本图像输入至初始深度学习模型,输出与所述第一标签对应的第一样本检测结果,以及与所述第二标签对应的第二样本检测结果;根据所述第一样本检测结果和所述第一标签,以及所述第二样本检测结果和所述第二标签训练所述初始深度学习模型,得到训练后的深度学习模型,其中,训练后的所述深度学习模型适用于预测被测对象的甲状腺结节转移情况。
专利申请信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 训练方法和用于预测甲状腺结节转移情况的图像处理方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311765454.3 |
| 申请日 | 2023/12/21 |
| 公告号 | CN117454940A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06N3/0464 |
| 权利人 | 天津市肿瘤医院(天津医科大学肿瘤医院) |
| 发明人 | 张强; 李祥春; 陈可欣; 杨一晨; 魏玺; 张晟 |
| 地址 | 天津市河西区体院北环湖西路 |