一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统
- 专利权人:
- 重庆邮电大学
- 发明人:
- 姚童,王玺,谢应涛,牟晓霜,黎淼,刘萍
- 申请号：
- CN202010986770.3
- 公开号：
- CN112089429A
- 申请日:
- 2020.09.18
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于深度学习算法骨密度仪诊断系统，属于医疗信息化领域。使用较多个线性变换对数据进行多维抽象处理，将原始图像的浅层信息调整重新组合为多个浅层信息，实现得到具有抽样性和代表性的高级信息。通过组合利用高级信息，反映了原始图片的内在联系和根本本质，在分割骨骼区域时，能够将血管和骨骼的特征区别开，将附着在骨骼上的血管划分出去，深度学习的图像分割比传统的图像分割可以更好的提取全局特征和结合上下层信息。提高可靠性和抗噪能力。基于深度学习的图像分割具有强大的特征提取能力，能够将提取到的特征结合局部和全局的特征。提高划分感兴趣区域的准确性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
