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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明涉及医疗诊断技术领域，具体地说，涉及基于卷积神经网络的上皮细胞癌计算机辅助诊断系统。其包括模型选择单元提供图像分类与目标检测的功能选择，之后通过数据预处理单元对图像标准化处理和数据增强，以提升图像质量；对处理之后的图像由分析与诊断单元中分析模块调用图形分类模块或者诊断模块调用目标检测模块进行分析诊断，最后由基于QT框架设计的用户界面单元显示诊断结果以及其他信息。该系统通过结合残差网络与SE注意力机制，显著提高了图像分类的准确性和细致程度，同时，集成YOLO目标检测算法与CBAM注意力机制，进一步提升了对病变区域标注的精确度和检测效率，有效优化了上皮细胞癌的诊断过程。
主权项：1.基于卷积神经网络的上皮细胞癌计算机辅助诊断系统，其特征在于：包括：模型选择单元1，所述模型选择单元1用于根据医生的需求选择合适的模型，并对用户上传的医学图像进行下一步图像分析；其中，所述模型选择单元1包括图形分类模块和目标检测模块；数据预处理单元2，所述数据预处理单元2用于对医生上传的相应医学图像进行标准化处理和数据增强操作，用于提高图像的可视性和对比度、减少噪声影响；分析与诊断单元3，所述分析与诊断单元3将处理完成的图像进行进一步的分析与诊断；其中，分析与诊断单元3包括分析模块和诊断模块；所述，分析模块用于调用图形分类模块，所述图形分类模块用于诊断患者是否患病；诊断模块用于调用目标检测模块，所述目标检测模块用于标注病变或异常区域；用户界面单元4，所述用户界面单元4是利用QT框架所实现，其功能包括医生选择模型、提供拖拽上传医学图像和文件夹输入的方法上传医学图像，在图像由分析与诊断单元3分析完成后，系统会在用户界面上显示诊断结果以及其他信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于卷积神经网络的上皮细胞癌计算机辅助诊断系统
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