基于机器学习的胸部扫描图像分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202111211051.5
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/34;G06N20/00
申请日期：
2021-10-18
申请人：
广州天鹏计算机科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于机器学习的胸部扫描图像分类方法
申请号	CN202111211051.5	申请日期	2021-10-18
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-16	公开/公告号	CN113657559A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	广州天鹏计算机科技有限公司	申请人地址	广东省广州市天河区珠江东路11号1501室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广州天鹏计算机科技有限公司	当前权利人	广州天鹏计算机科技有限公司
发明人	叶方全
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提供了一种基于机器学习的胸部扫描图像分类方法，该方法包括：从肺部样本中接收包括表示多个目标的肺部图像的像素的扫描图像数据，并将图像分割函数应用于扫描图像数据；接收包括多个训练图像的像素的训练样本扫描图像和训练图像的相应训练分割数据，并产生分割参数。本发明提出了一种基于机器学习的胸部扫描图像分类方法，不需要在样本扫描图像训练和标记过程中进行逐像素匹配，并且保证胸部扫描图像分类的精确度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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