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基于深度神经网络算法的胆胰成像系统及方法
申请人信息
- 申请人:浙江首鼎视介科技有限公司
- 申请人地址:310000 浙江省杭州市临平区东湖街道南公河路1号4幢3层302室-3
- 发明人: 浙江首鼎视介科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度神经网络算法的胆胰成像系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410196859.8 |
| 申请日 | 2024/2/22 |
| 公告号 | CN117764995A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G06T7/00 |
| 权利人 | 浙江首鼎视介科技有限公司 |
| 发明人 | 胡晓刚; 杨亮; 姚莹; 顾威; 吕霄; 陈东艳; 肖森; 吴苏娇 |
| 地址 | 浙江省杭州市临平区东湖街道南公河路1号4幢3层302室-3 |
摘要文本
本申请涉及智慧医疗技术领域，其具体地公开了一种基于深度神经网络算法的胆胰成像系统及方法，其利用基于深度学习的人工智能技术对胆胰内窥图像进行形态特征挖掘和图像语义分割，以感知图像中的结石区域和非结石区域，实现对结石的定位和识别，从而确定结石的尺寸。这样，可以为医生提供更准确的辅助诊断工具，进而提高诊断效率，减轻医护人员的工作负担。
专利主权项内容
1.一种基于深度神经网络算法的胆胰成像系统，其特征在于，包括：胆胰内窥模块，用于获取由内窥镜采集的胆胰内窥图像；胆胰内窥形态编码模块，用于提取所述胆胰内窥图像的形态特征以得到胆胰内窥形态特征图；上下文语义编码模块，用于提取所述胆胰内窥形态特征图的上下文语义特征以得到上下文语义强化胆胰内窥形态特征矩阵；语义分割模块，用于对所述上下文语义强化胆胰内窥形态特征矩阵进行语义分割以得到胆胰内窥语义分割图；结石尺寸识别模块，用于基于所述胆胰内窥语义分割图，确定结石尺寸。