您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
基于改进U-Net模型的脑神经性慢性疾病的诊断方法
- 专利权人:
- 东北大学
- 发明人:
- 代茵,唐政,关鸿志,关卫屏
- 申请号：
- CN201910878212.2
- 公开号：
- CN110559003A
- 申请日:
- 2019.17.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于脑部神经性慢性疾病的诊断方法技术领域,尤其涉及一种基于改进U‑Net模型的脑神经性慢性疾病的诊断方法。该方法包括如下步骤:获取待处理的脑部PET图像;对待处理的脑部PET图像进行预处理;将预处理后的脑部PET图像作为输入数据,输入预先训练的改进U‑Net模型,得到输出结果;将输出结果与预先定义的诊断信息进行匹配,输出脑部PET图像是否患病信息;其中,预先训练的改进U‑Net模型为基于训练图像数据库中脑部PET图像和对应的是否患病标签的训练集,进行训练后的模型。该方法基于改进U‑Net模型,提高脑神经性慢性疾病的诊断正确率,同时可以充分利用图像中可视化特征图的有效信息。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
