基本信息:
- 专利标题： 一种基于深度学习的胎儿图像识别方法及系统
- 申请号：CN202311643319.1 申请日：2023-12-04
- 公开(公告)号：CN117351012A 公开(公告)日：2024-01-05
- 发明人： 王玉杰
- 申请人： 天津医科大学第二医院
- 申请人地址： 天津市河西区平江道23号
- 专利权人： 天津医科大学第二医院
- 当前专利权人： 天津医科大学第二医院
- 当前专利权人地址： 天津市河西区平江道23号
- 代理机构： 烟台浪知淘知识产权代理事务所
- 代理人： 李新欣
- 主分类号： G06T7/00
- IPC分类号： G06T7/00 ; G06N3/08 ; G06V10/32 ; G06V10/82 ; G06V40/10
摘要：
本发明公开了一种基于深度学习的胎儿图像识别方法及系统，涉及图像处理技术领域，本发明通过对数据集进行两次降维，首先通过计算数据集的潜在的空间维度；再根据潜在的空间维度对所述数据集降维；在降维过程中考虑了激活拓展路径、压缩权重矩阵等相关信息，相较于现有技术的降维方法，可有效降低数据集的维度，从而极大的提高后续的模型训练的效率；在对数据集进行第二次降维时，通过对低维数据集进行傅里叶变换和数据筛选，得到常规放射学特征数据，然后对所述放射学特征数据集采用拉普拉斯本征图方法进行降维处理，得到降维后的数据集；再输入至深度学习模型中训练，极大的提高了模型训练的精度。
公开/授权文献:
- CN117351012B 一种基于深度学习的胎儿图像识别方法及系统 公开/授权日：2024-03-12
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06T | 一般的图像数据处理或产生 |
| ------G06T7/00 | 图像分析，例如从位像到非位像 |