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申请/专利权人:南方医科大学珠江医院
摘要:本申请涉及于图像分割技术领域,尤其是涉及一种基于深度学习的肾脏数据分析方法、装置、设备、介质和计算机程序产品,基于U‑Net网络构建识别模型;基于Transformer网络构建全局特征层,在所述识别模型的编码器的卷积层的输出端连接所述全局特征层;使用历史的肾脏快速石蜡切片数据重复训练所述识别模型,得到训练后的识别模型;采集肾脏快速石蜡切片数据,使用所述训练后的识别模型分割所述肾脏快速石蜡切片数据,得到分割对象,根据所述分割对象分析所述肾的质量。本申请不仅能够对输入的肾数据进行自动提取有效特征并分析得到实时性结论,从而实现对用于肾移植的肾的质量进行快速、高效地分析,而且能够提取肾图像的全局特征,提高基于图像对肾进行质量分析的准确度。
主权项:1.一种基于深度学习的肾脏数据分析方法,其特征在于,包括:采集历史的肾脏快速石蜡切片数据;基于U-Net网络构建识别模型;基于Transformer网络构建全局特征层,在所述识别模型的编码器的卷积层的输出端连接所述全局特征层;将所述历史的肾脏快速石蜡切片数据输入所述识别模型中的编码器,得到第一特征数据,将第一特征数据输入所述全局特征层,得到第二特征数据,将第二特征数据输入所述识别模型的解码器,得到训练结果;使用所述历史的肾脏快速石蜡切片数据重复训练所述识别模型,当训练结果达到预设阈值时,得到训练后的识别模型;采集肾脏快速石蜡切片数据,使用所述训练后的识别模型分割所述肾脏快速石蜡切片数据,得到分割对象,根据所述分割对象分析所述肾的质量。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南方医科大学珠江医院 一种基于深度学习的肾脏数据分析方法、装置、设备、介质和计算机程序产品
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