基于深度学习的图像识别方法、装置、服务器及存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110898128.4
IPC分类号：G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;A61B1/00;A61B1/04
申请日期：
2021-08-05
申请人：
武汉楚精灵医疗科技有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度学习的图像识别方法、装置、服务器及存储介质
申请号	CN202110898128.4	申请日期	2021-08-05
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-03	公开/公告号	CN113344927A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? 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〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;A;6;1;B;1;/;0;0;;;A;6;1;B;1;/;0;4查看分类表>
申请人	武汉楚精灵医疗科技有限公司	申请人地址	湖北省武汉市东湖新技术开发区高新大道818号武汉高科医疗器械园B块地一期B10栋5层03号（自贸区武汉片区）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	武汉楚精灵医疗科技有限公司	当前权利人	武汉楚精灵医疗科技有限公司
发明人	杨振宇;刘奇为;于天成
代理机构	深圳紫藤知识产权代理有限公司	代理人	王芳芳

摘要

本申请提供一种基于深度学习的图像识别方法、装置、服务器及存储介质，通过获取待检测部位的内镜影像后，先将内镜影像解码为多个初始内镜图像，再对初始内镜图像进行预处理，得到可以直接输入图像分类模型中进行分类识别的多个内镜图像。利用第一图像分类模型先将预处理得到的图像分为有效内镜图像和无效内镜图像；再利用第二图像分类模型将有效内镜图像分为正常内镜图像和异常内镜图像；再利用图像识别模型对异常内镜图像进行识别，确定每个异常内镜图像对应的异常类型。该方法利用多个神经网络模型对待检测部位的图像进行不同层面和不同程度的分类，最终确定待检测部位的异常类型，实现对异常类型的精确分类；提高了内镜下诊断的精确率及效率。

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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