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摘 要:本发明涉及医学图像分类技术领域,尤其涉及一种基于CT图像和域不变特征的骨质疏松识别方法,包括:S1、建立生成对抗网络的MACE‑CycleGAN模型对正常剂量图像和低剂量图像进行领域迁移,生成一些伪图像数据;S2、建立三个任务模块之间的相关性和强调椎骨之间的关系的多任务关系学习模型;S3、建立基于域对抗迁移学习的模块,将域适应嵌入到学习表示过程中,以便最终的分类决策基于对域的变化具有区分性和不变性的特征;S4、基于定位模块、分割模块、分类模型和域对抗迁移学习模块建立正常剂量和低剂量图像的深度学习模型,构建分步训练损失函数来防止模型过拟合。本发明既能对正常剂量CT图像的骨质疏松进行识别,也能对低剂量CT图像骨质疏松进行识别。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310321204.4 | 专利名称: | 一种基于CT图像和域不变特征的骨质疏松识别方法 |
申请日: | 2023-03-29 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 医疗搜索 |
公开/公告日: | 2024-06-04 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116630679B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |