发明专利已授权

一种基于多维信息融合和深度学习的脑部医学影像分析方法

📄 申请号：CN201911231451.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-12-05

公开号

CN110931112B

公开日

2023-04-18

申请人

电子科技大学中山学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H30_20

IPC 分类号

G16H30_20 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

影像分析医学图像分析深度学习多模态信息融合影像分析

应用场景

脑部疾病诊断, 医学影像辅助诊断, 临床决策支持, 神经影像分析, 智能医疗

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摘要

一种基于多维信息融合和深度学习的脑部医学影像分析方法，包括如下步骤：S1、开发测试环境平台搭建：搭建深度学习训练用工作站，配置训练框架；S2、对主流深度学习算法和网络模型进行研究：对主流的深度学习算法、网络模型、医学影像分析检测框架和数据集进行测试，并分析各种深度学习算法和卷积网络模型在图像分割、目标检测和疾病分类分级方面的优缺点；S3、制作医学影像训练数据集、验证数据集和测试数据集；S4、基于多个深度学习网络的医学影像分析诊断研究。本发明能分别训练不同的深度学习卷积神经网络，通过构建加权贝叶斯网络，对不同类型医学影像的分析结果进行处理，从而得到最后的分析诊断结果，诊断结果的准确性大大提高。

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

20230825

?? 专利权的转移：

20230418

✅ 授权

20200421

?? 实质审查的生效：

20200327

📄 公开

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