摘要
本发明涉及一种用于家用内窥镜视频的腺样体检测分割方法与系统,属于图像分割技术领域,包括:从家用内窥镜视频中截取腺样体图像,筛选出包含腺样体的图像,并对其进行增强;对增强后的腺样体图像的腺样体区域以及后鼻孔区域进行标注形成训练样本;将训练样本输入到深度分割网络中进行训练得到腺样体分割模型;用腺样体分割模型完成对目标腺样体图像的分割,得到分割结果。本发明通过从家用内窥镜获取的视频中截取腺样体图像,并对图像进行增强,可以提升图像样本的质量,帮助机器学习模型捕获到更丰富的特征,降低过拟合风险,提高模型的分割性能。
技术关键词
家用内窥镜
检测分割方法
图像识别模型
深度卷积神经网络
直方图
累积分布函数
视频
随机梯度下降
样本
序列
检测分割系统
图像提取模块
图像增强模块
图像分割技术
鼻孔
亮度
参数
模型训练模块
系统为您推荐了相关专利信息
清点方法
图像识别模型
图像编码数据
编解码
标记
点定位方法
最佳特征
阈值分割技术
损伤类别
粒子群优化算法
伪装检测方法
网页访问数据
分类特征
关键词
Chrome浏览器
在线检测方法
均匀性在线检测装置
通道
生成二值化图像
数据