一种基于个性化的层级卷积神经网络的CNV分割方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910385079.7
IPC分类号：G06T7/10;G06T3/40
申请日期：
2019-05-09
申请人：
济南浪潮高新科技投资发展有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于个性化的层级卷积神经网络的CNV分割方法
申请号	CN201910385079.7	申请日期	2019-05-09
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-10-08	公开/公告号	CN110310284A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/10 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/10 分割；边缘检测（基于运动的分割入G06T 7/215）〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;1;0;;;G;0;6;T;3;/;4;0查看分类表>
申请人	济南浪潮高新科技投资发展有限公司	申请人地址	山东省济南市高新区孙村镇科航路2877号研发楼一楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	济南浪潮高新科技投资发展有限公司	当前权利人	济南浪潮高新科技投资发展有限公司
发明人	于治楼;袭肖明
代理机构	济南信达专利事务所有限公司	代理人	孙晶伟

摘要

本发明公开一种基于个性化的层级卷积神经网络的CNV分割方法,涉及数据处理技术领域；根据OCT图像训练集中CNV的图像占比将CNV标记为一型CNV或二型CNV，建立类型预判子网络，通过对OCT图像训练集进行训练，获得类型预判子网络的参数，建立一型CNV的增强网络，将一型CNV的图像转化成二型CNV的图像，将二型CNV的图像作为训练集进行训练，得到分割网络；将测试图像输入到层级卷积神经网络中，得到最终的分割结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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