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摘 要:本发明公开了一种基于GAN的医学图像病变区域弱监督定位方法。该方法具体包括以下步骤:收集数据并制作数据集,将每一次CT扫描的成像文件重采样成固定分辨率并保存为NPY格式并保存对应的标签信息;构建基于卷积神经网络的分类器,使用上述的数据集对分类器进行预训练,学习高级语义特征;构建基于生成对抗网络的框架,使用生成器学习正常人与病人的检查结果的影像学差异,使用判别器和预训练的分类器来强化生成器的学习效果并使生成器能够捕捉到病人的病变区域;本发明可以自动学习病人与正常人之间的差别,实现了无需对病变区域进行标注而能有效的对病变的区域进行定位,提供辅助诊断信息。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011242653.2 | 专利名称: | 一种基于GAN的医学图像病变区域弱监督定位方法 |
申请日: | 2020-11-09 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 医疗 音视频 定位方法搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
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 |
2021/08/10 | 授权 | |
2021/03/05 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 7/00 专利申请号: 202011242653.2 申请日: 2020.11.09 |
2021/02/12 | 公开 |