申请/专利权人：海南精准医疗科技有限公司

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893492A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08;G06T7/33;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明提供一种基于深度学习的多期胰腺肿瘤的CT图像识别方法。该方法包括S1、构建胰腺肿瘤样本和正常样本的CT图像数据集并进行图像信息标记；S2、根据所述CT图像数据集构建胰腺CT图像数据的配准模型；S3、构建基于交叉transformer模型的图像分类模型；S4、训练所述配准模型和所述图像分类模型；S5、应用所述配准模型和所述图像分类模型进行CT图像识别。本发明的方案能够更准确地对肿瘤图像进行诊断。

主权项：1.一种基于深度学习的多期胰腺肿瘤的CT图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建胰腺肿瘤样本和正常样本的CT图像数据集并进行图像信息标记；S2、根据所述CT图像数据集构建胰腺CT图像数据的配准模型；S3、构建基于交叉transformer模型的图像分类模型；S4、训练所述配准模型和所述图像分类模型；S5、应用所述配准模型和所述图像分类模型进行CT图像识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 海南精准医疗科技有限公司 一种基于深度学习的多期胰腺肿瘤的CT图像识别方法

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