基于深度学习的纤支镜插管辅助决策方法
- 专利权人:
- 电子科技大学
- 发明人:
- 杨路,古衡,王纬韬,程序
- 申请号：
- CN201910757797.2
- 公开号：
- CN110473619A
- 申请日:
- 2019.16.08
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度学习的纤支镜插管辅助决策方法,包括:采集插管视频并将视频拆分为图像帧;制定决策指令集;将操作指令作为图像决策的类别标签,对图像帧进行逐帧的标注;处理原始图像,制作数据集;提取训练集和验证集;对训练样本进行特征提取,逐步得到高层特征图;将特征图分别变换后的结果送入朴素贝叶斯分类器与softmax激活函数进行计算;输入训练样本,设定损失函数loss,对操作指令决策模型和朴素贝叶斯分类器模型分别进行单独训练;重复训练步骤,对网络模型进行交叉验证。本发明采用端到端的方法,由输入图像直接得到决策结果,大大降低了算法成本,决策速度快,具有很高的实时性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
