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申请/专利权人：哈尔滨医科大学大庆分校
摘要：本发明公开了一种基于深度学习框架实现精准识别并定位癌症病灶的医疗系统。本发明中，模型训练模块内部的图卷积层模块的图卷积层通过聚合节点周围的特征来更新节点的表示，从而捕捉局部和全局的特征信息，从而考虑了数据需求量的减少和模型参数的简化，使得模型能够更好地适应少量标记数据的情况，同时引入了权重分配机制和SIN，旨在提高病害的分类和识别效果。通过使用子图匹配技术和相似性度量，可以从病害图像中提取局部子图作为输入数据，从而减少了数据量的需求。同时，引入权重分配机制可以调整子图特征的权重，使模型能够更好地适应少量标记数据的情况。这不仅减少了数据的需求量，还简化了模型的参数，提高了模型的效率和泛化能力。
主权项：1.一种基于深度学习框架实现精准识别并定位癌症病灶的医疗系统，包括电源供电模块1、数据预处理模块2、特征提取模块3、模型训练模块4、病灶识别定位模块5、数据可视化模块6、子图提取模块7、子图特征表示模块8、训练模块9、权重分配模块10、特征融合模块11和图卷积层模块12，其特征在于：所述1的输出端连接有所述数据预处理模块2的输入端，所述数据预处理模块2的输出端连接有所述特征提取模块3的输入端，所述特征提取模块3的输出端连接有所述模型训练模块4的输入端，所述模型训练模块4的输出端连接有所述病灶识别定位模块5的输入端，所述病灶识别定位模块5的输出端连接有所述数据可视化模块6的输入端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨医科大学大庆分校 一种基于深度学习框架实现精准识别并定位癌症病灶的医疗系统
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