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申请/专利权人：首都医科大学附属北京友谊医院;中国传媒大学
摘要：本发明涉及一种基于人工智能的胃癌图像识别模型的构建方法，该图像识别模型能够准确的识别胃癌图像中的病变部位。
主权项：1.一种能够识别图像中病变和或其位置的图像识别模型的构建方法，所述病变为胃癌，其包括下列步骤：S1.获取病变数据获得M张被确诊患有胃癌患者的包含病变部位的图像，所述图像为内镜图像，从而构建训练集，其中M为1至100000之间的自然数；S2.图像预处理针对步骤S1得到的训练集，精确框选训练集中每张图像中胃癌病变的部位，其中框选内的部分定义为阳性样本，而框选外的部分定义为阴性样本，同时记录和或输出病变的位置坐标信息和或病变类型信息；S3.训练图像识别模型利用经过S2步骤所述图像预处理的训练集对基于神经网络的图像识别模型进行训练，通过预设的算法调整可训练参数，从而获得能够识别胃癌的图像识别模型；所述神经网络为基于Faster-RCNN架构的卷积神经网络，所述基于Faster-RCNN构架的卷积神经网络选自ZF网络或VGG16网络；所述训练包括：1使用在ImageNet上预训练的模型初始化目标候选区域生成网络RPN的参数，并对该网络进行微调；2同样使用ImageNet上的预训练的模型初始化FastR-CNN网络参数，随后利用1中RPN网络提取的regionproposal进行训练；3使用2的FastR-CNN网络重新初始化RPN,固定卷积层微调RPN网络，其中只微调中RPN的cls和或reg层；和4固定2中FastR-CNN的卷积层，使用3中RPN提取的regionproposal对FastR-CNN网络进行微调，其中仅微调FastR-CNN的全连接层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 首都医科大学附属北京友谊医院 中国传媒大学 一种胃癌图像识别模型的构建方法及其应用
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