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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-12-06
公开（公告）日：2025-01-03
公开（公告）号：CN119251604A
专利技术分类：..使用分类，例如 视频对象[2022.01]
专利摘要：本发明属于医学图像自动识别技术领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的萎缩性胃炎自动识别系统，包括数据获取模块，用于获取所需部位的胃镜图像，并且标注胃镜图像的部位、是否萎缩以及萎缩区域信息，得到胃镜图像数据集；双重采样模块，用于对胃镜图像数据集进行预处理和双重采样，得到平衡的胃镜图像数据集；模型训练模块，用于利用平衡的胃镜图像数据集分别训练木村竹本分型模型和萎缩区域识别模型；联合识别模块，用于利用木村竹本分型模型和萎缩区域识别模型分别对待测胃镜图像进行处理，进行联合识别，确定胃镜图像中萎缩性胃炎的严重程度；本发明可以对胃镜图像进行萎缩性胃炎的自动识别，具有较高的准确性，以辅助医生。
专利权项：1.一种基于生成对抗网络的萎缩性胃炎自动识别系统，其特征是，包括：数据获取模块，用于获取所需部位的胃镜图像，并且标注胃镜图像的部位、是否萎缩以及萎缩区域信息，得到胃镜图像数据集；双重采样模块，用于对胃镜图像数据集进行预处理，以及基于生成对抗网络的特征筛选双重采样，得到平衡的胃镜图像数据集；模型训练模块，用于利用平衡的胃镜图像数据集分别训练木村竹本分型模型和萎缩区域识别模型；联合识别模块，用于利用木村竹本分型模型和萎缩区域识别模型分别对待测胃镜图像进行处理，并且基于两个模型的输出，进行联合识别，确定胃镜图像中萎缩性胃炎的严重程度。
百度查询： 山东大学 一种基于生成对抗网络的萎缩性胃炎自动识别系统
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