摘要
本发明涉及医学肺部积液图像识别技术领域,公开了一种肺部积液病症图像识别方法及系统,包括:使用二值化色彩通道分割技术对患者的肺部amira文件进行分割处理并与对应肺部积液标注的amira文件进行一致化处理,构建为训练数据集;将训练数据集引入到构建的语义分割网络,提取图像特征并进行特征融合处理获得分割掩码图像固化到语义分割网络中,调整语义分割网络的参数,选取最优语义分割模型进行肺部积液预测。通过语义分割和二值化色彩通道分割技术,仅需要患者的肺部CT切片图像,可快速高效地识别图像中所存在的肺部积液,相比传统方法,具有识别周期短、效率高、准确度好的优点,适用于肺部积液图像的快速识别,降低人工识别成本,提高识别效率。
技术关键词
语义分割网络
语义分割模型
图像识别方法
积液
肺部CT图像
CT切片图像
色彩
通道
图像识别系统
模块
数据
表达式
图像识别技术
参数
患者
指标
优化器
批量
标签
系统为您推荐了相关专利信息
重卡部件
数据储存模块
铸造缺陷检测方法
图像采集模块
图像识别算法
局部纹理特征
图像识别方法
人工智能交叉技术
多模态特征
关键点检测算法
网络构建方法
图像拼接方法
语义标签
语义分割模型
特征提取模块