发明专利已授权

基于深度卷积神经网络的内窥镜图像肠道出血检测方法

📄 申请号：CN201710023643.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-01-12

公开号

CN106910184A

公开日

2017-06-30

申请人

杭州电子科技大学

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

技术画像

所属领域

检测方法医学图像处理深度学习图像识别神经网络卷积神经网络检测方法

应用场景

医疗器械, 医学影像诊断, 消化道疾病筛查, 计算机辅助诊断

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摘要

本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的内窥镜图像肠道出血检测方法。本发明步骤如下：在训练网络的过程中，首先将出血图像和不出血图像分别进行旋转、亮度调节、高斯模糊、加泊松噪声四种变换，然后变换后的图像和原始图像一起构成新数据集；其次在训练网络的过程中，复制所有出血图像，使得出血图像和不出血图像数量相等，从而得到扩增数据集；然后训练三个深度卷积神经网络，得到三个非线性映射关系；最后依据得到的三个深度卷积神经网络做内窥镜图像肠道出血检测，得到三个检测结果，然后根据多数投票规则，得到最终的检测结果。本发明不仅提高了内窥镜肠道出血检测的准确率，同时能够检测不理想环境下得到的图像,能够达到实时要求。

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

miRNA和/或具有核酸适配体的靶标分子的检测方法及检测探针

当前第 / 件

一种粘结胶卷的无损揭取方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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