摘要
本发明提供了一种医疗影像深度学习辅助诊断系统,包括:图像预处理模块;特征提取模块,与所述图像预处理模块连接;目标检测/分割模块,与所述特征提取模块连接;分类诊断模块,与所述特征提取模块和目标检测/分割模块连接;结果融合模块,与所述目标检测/分割模块和分类诊断模块连接。本发明通过将深度学习算法、自组织映射、混合密度网络和聚类算法深度融合于特征提取模块,从多个角度对影像进行特征提取与分析。这些算法相互协作、相互补充,有效避免了单一算法的局限性,使系统能够更全面、准确地提取病灶特征,从而提高对疾病的诊断准确率。
技术关键词
辅助诊断系统
特征提取模块
诊断模块
融合特征
深度学习算法
影像
拟合算法
YOLO算法
多尺度形态学特征
曲面
映射算法
直方图均衡化方法
多层卷积神经网络
ResNet网络
Softmax函数
坐标
融合深度学习
系统为您推荐了相关专利信息
风机塔筒
故障诊断方法
螺栓
数据采集层
数据采集设备
应急救援指挥
多模态数据融合
突发事件现场
融合算法
事故现场
故障诊断模型
风机运行状态
风力发电设备
故障诊断方法
更新模型参数
呼吸监测系统
可穿戴监测设备
心率
无线传输单元
深度卷积神经网络
识别分析系统
面部特征识别
多模态数据融合
深度图像数据
数据采集同步