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申请/专利权人：四川省医学科学院·四川省人民医院
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的特发性肺纤维化病变区域图像检测方法，包括：对已标注的IPF图像的CT影像进行预处理，得到IPF数据集；采用迁移学习方法构建与IPF病变区域类似的IPF‑like数据集；在U‑net网络架构中引入跳跃注意力模块，构建Attention‑Unet网络；采用IPF‑like数据集对Attention‑Unet网络进行预训练，得到预训练网络模型；采用IPF数据集训练预训练网络模型，并对IPF图像进行病变区域特征检测。本发明构建IPF‑like数据集，解决了现有由于数据缺乏使得深度网络训练困难、模型精度低的问题；并在跳跃连接部分加入了跳跃注意力模块，提高了网络的性能，提高对比较小的病变区域的检出能力。
主权项：1.一种基于迁移学习的特发性肺纤维化病变区域图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对已标注的IPF图像的CT影像进行预处理，得到IPF数据集；S2、根据IPF数据集，采用迁移学习方法构建与IPF病变区域类似的IPF-like数据集；S3、在U-net网络架构中引入跳跃注意力模块，构建Attention-Unet网络；S4、采用IPF-like数据集对Attention-Unet网络进行预训练，得到预训练网络模型；S5、采用IPF数据集训练预训练网络模型，采用训练后的网络模型对IPF图像进行病变区域特征检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川省医学科学院·四川省人民医院 基于迁移学习的特发性肺纤维化病变区域图像检测方法
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