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【发明授权】一种基于机器视觉的子宫肌瘤检测辅助系统_北京安吉贝玛健康科技有限公司;遵义医科大学附属医院_202311650457.2 

申请/专利权人:北京安吉贝玛健康科技有限公司;遵义医科大学附属医院

申请日:2023-12-05

公开(公告)日:2024-03-12

公开(公告)号:CN117351018B

主分类号:G06T7/00

分类号:G06T7/00;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.03.12#授权;2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开

摘要:本发明公开了一种基于机器视觉的子宫肌瘤检测辅助系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、数据增强模块、子宫肌瘤检测模型构建模块和辅助报告生成模块。本发明涉及妇科医疗技术领域,具体为一种基于机器视觉的子宫肌瘤检测辅助系统,本方案采用数据增强方法,通过旋转、缩放、水平翻转和垂直翻转操作改变子宫肌瘤图像,模拟不同形状的子宫肌瘤,增加了数据多样性,改善了数据不平衡问题,有助于训练模型适应不同病例;采用深度卷积神经网络,可以自动从图像数据中提取具有代表性的特征,学习不同形状的子宫肌瘤的特征表示,提高了模型的检测效率和泛化能力。

主权项:1.一种基于机器视觉的子宫肌瘤检测辅助系统,其特征在于:包括数据采集模块、数据预处理模块、数据增强模块、子宫肌瘤检测模型构建模块和辅助报告生成模块;所述数据采集模块,具体为获取子宫超声图像数据和子宫肌瘤标签,并将所述子宫超声图像数据发送至数据预处理模块,将所述子宫肌瘤标签发送至子宫肌瘤检测模型构建模块;所述数据预处理模块,具体为对子宫超声图像数据进行预处理,得到标准超声图像数据,并将所述标准超声图像数据发送至数据增强模块;所述数据增强模块,具体为通过旋转、缩放、水平翻转和垂直翻转操作,对标准超声图像数据进行数据增强,得到增强超声图像数据,并将所述增强超声图像数据发送至子宫肌瘤检测模型构建模块;所述子宫肌瘤检测模型构建模块,具体为采用深度卷积神经网络进行模型构建,设计深度卷积神经网络结构,通过K次模型训练进行前向传播和反向传播来优化模型,得到子宫肌瘤检测模型,并将所述子宫肌瘤检测模型发送至辅助报告生成模块;所述辅助报告生成模块,具体为采用子宫肌瘤检测模型进行预测,得到预测数据并生成辅助报告;在数据增强模块中,设有旋转单元、缩放单元、水平翻转单元、垂直翻转单元和图像处理单元,具体包括以下内容:旋转单元,将每个标准超声图像进行随机角度的旋转,旋转的计算公式为: ;式中,a是标准超声图像横坐标,b是标准超声图像纵坐标,mge1a,b是标准超声图像旋转后坐标(a,b)处的像素值,mge()是像素值函数,cos()是余弦函数,sin()是正弦函数,β是随机角度,所述随机角度的取值在-20度~20度之间;缩放单元,将每个标准超声图像进行随机缩放操作,随机缩放的计算公式为: ;式中,mge2a,b是标准超声图像缩放后坐标(a,b)处的像素值,rd是随机比例因子,所述随机比例因子的取值在0.8~1.2之间;水平翻转单元,将每个标准超声图像以50%的概率进行水平翻转,水平翻转的计算公式为: ;式中,mge3a,b是标准超声图像水平翻转后坐标(a,b)处的像素值,wd是标准超声图像宽度;垂直翻转单元,将每个标准超声图像以50%的概率进行垂直翻转,垂直翻转的计算公式为: ;式中,mge4a,b是标准超声图像垂直翻转后坐标(a,b)处的像素值,hg是标准超声图像高度;数据合并单元,通过对标准超声图像数据进行旋转、缩放、水平翻转和垂直翻转操作,得到新超声图像数据,将新超声图像数据与标准超声图像数据合并,得到增强超声图像数据;在子宫肌瘤检测模型构建模块中,设有模型结构设计单元、前向传播设计单元、反向传播单元和模型训练单元;所述模型结构设计单元,设计深度卷积神经网络结构,所述深度卷积神经网络结构包括一个输入层、三个特征提取层、两个全连接层和一个输出层,所述特征提取层由一个卷积层和一个最大池化层构成。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京安吉贝玛健康科技有限公司;遵义医科大学附属医院 一种基于机器视觉的子宫肌瘤检测辅助系统

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