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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种关节疾病的医学影像诊断系统及方法，系统包括：关节类型选择模块、关节影像样本库模块、关节影像读取模块、关节影像深度学习模型构建模块、关节影像深度识别训练模块和关节影像定位识别输出模块；本发明方法通过双极分层优化特征深度识别算法可有效降低非关注特征的识别，提高关注特征的识别精度，去除复杂背景影像中的噪声干扰；且构建了可独立操作亦可嵌入现有关节检测装置的系统，按照关节医学影像读取、影像特征深度学习、影像特征深度组织病变识别和组织病变定位和判别等流程，按照系统输入、加工、分析和输出工程步骤，可系统性对关节医学影像按类别进行组织病变识别，可有效辅助人工对关节疾病类型的判断。
主权项：1.一种关节疾病的医学影像诊断系统，其特征在于，包括：关节类型选择模块、关节影像样本库模块、关节影像读取模块、关节影像深度学习模型构建模块、关节影像深度识别训练模块和关节影像定位识别输出模块；其中，关节类型选择模块用于实现不同类型关节的选择，对应不同的年龄段及区分左右关节；关节影像样本库模块用于不同类型的关节建立健康关节医学影像样本库和病变关节医学影像库；关节影像读取模块用于不同类型的关节医学影像读取和统一格式化，建立关节影像的预处理和初分类；关节影像深度学习模型构建模块用于构建基于双极分层优化特征识别深度学习模型，实现特征训练、细颗粒特征信息提取；关节影像深度识别训练模块用于特征信息注意力特征提取和关节病变类型识别及分类；关节影像定位识别输出模块用于关节影像识别与分类结果输出，输出关节是否有病变判断结果，病变位置定位信息、病变类型预判信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种关节疾病的医学影像诊断系统及诊断方法
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