发明专利已授权

基于深度学习的肺炎图像分类方法及系统

📄 申请号：CN202110719421.X 📄 发布日：2026/04/16

著录项目信息

申请日

2021-06-28

公开号

CN113449791B

公开日

2022-04-26

申请人

齐鲁工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_80 , G06K9_62 , G06V10_20 , G06N3_04 , G06N3_08 , A61B6_00 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习医学图像处理图像分类

应用场景

肺炎诊断, 医学影像分析, 计算机辅助诊断, 胸部X光检查, CT影像分析

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的肺炎图像分类方法及系统，属于医学影像分类处理领域，本发明要解决的技术问题为如何熟练运用计算机辅助诊断(CAD)技术，实现对x射线图像中患有肺炎的图像进行分类，采用的技术方案为：该方法是通过使用迁移学习作为初始化数据，对所选取的肺部x图像样本数据进行增强处理，提取样本特征之间的关联，再将提取到的样本特征映射到输出空间上进行肺部x图像的分类；具体如下：数据预处理；Lsception模型融合：通过Lsception模型对肺部x图像进行特征提取，通过提取的肺部特征完成对肺部x图像的预测分类；Lsception模型优化：通过优化器、损失函数、数据评估及超参数修改优化Lsception模型；评价预测结果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于多尺度卷积注意力神经网络的蛋白质二级结构预测方法

当前第 / 件

基于AlexNet和迁移学习相结合的心电图异常识别方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

¥28000.0 元

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：39 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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