发明专利已授权

用于婴幼儿脑病历图像分割的全卷积遗传神经网络方法

📄 申请号：CN202010697178.1 📄 发布日：2026/03/02

著录项目信息

申请日

2020-07-20

公开号

CN112001887B

公开日

2021-11-09

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_10 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习医学图像分割神经网络优化

应用场景

医学影像辅助诊断, 婴幼儿脑部疾病诊断, 放射科影像处理, 临床决策支持

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种用于婴幼儿脑病历图像分割的全卷积遗传神经网络方法，属于医学图像信息智能处理领域，首先输入婴幼儿脑病历图像数据，对图像预处理，并根据DMPGA‑FCN网络权值长度L对参数进行遗传编码初始化；然后将m个个体随机划分至遗传原生子种群Pop中并衍生孪生子种群Pop′，子种群在不相交区间确定各自交换概率pc和变异概率pm，使用遗传算子寻找最优初始权值fa；其次将fa作为前向传播计算参数，并在特征地址featuremap上做加权Q操作；最后将婴幼儿脑病历预测图像与标准分割图进行逐像素交叉熵损失计算从而反向更新权值，最终得到婴幼儿脑病历图像分割网络模型的最优权值。本方法能提高婴幼儿脑病历图像分割效率，对婴幼儿脑病的早期正确诊断和患儿脑病的康复具有重要意义。

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

20211109

✅ 授权

20201215

?? 实质审查的生效：

20201127

📄 公开

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议价

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