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申请/专利权人：华南理工大学;广州市第一人民医院(广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院)
申请日：2024-03-26
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118154569A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/73;G06T7/60;G06V10/25;G06V10/42;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习与目标修正的阑尾检测系统，包括：数据预处理模块，用于对原始数据进行预处理，增强图像特征，并将三维CT图像转换为统一大小的二维CT切片图像；阑尾预定位模块，使用目标检测网络对二维CT切片图像进行初步的阑尾定位，得到阑尾预定位位置，并提取目标检测网络生成的图像特征图和目标特征；阑尾目标修正模块，利用卷积神经网络融合同一病例多个二维CT切片图像的图像特征图来得到该病例的CT图像的全局特征图，并以多头注意力机制为核心来增强同一病例二维CT切片图像之间的目标空间关系，基于CT图像的全局特征图和二维CT切片图像之间的目标空间关系来对阑尾预定位位置进行阑尾目标修正。本发明可实现精准化的阑尾位置修正。
主权项：1.基于深度学习与目标修正的阑尾检测系统，其特征在于，包括：数据预处理模块，用于对原始数据进行预处理，增强图像特征，并将三维CT图像转换为统一大小的二维CT切片图像；阑尾预定位模块，使用目标检测网络对二维CT切片图像进行初步的阑尾定位，得到阑尾预定位位置，并且提取目标检测网络生成的图像特征图和目标特征；阑尾目标修正模块，利用卷积神经网络融合同一病例二维CT切片图像的图像特征图来得到该病例的CT图像的全局特征图，并以多头注意力机制为核心来增强同一病例二维CT切片图像之间的目标空间关系，最后基于CT图像的全局特征图和二维CT切片图像之间的目标空间关系来对阑尾预定位位置进行阑尾目标修正。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学;广州市第一人民医院(广州消化疾病中心、广州医科大学附属市一人民医院、华南理工大学附属第二医院) 基于深度学习与目标修正的阑尾检测系统
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