基于卷积神经网络的心脏病变自动检测系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201911045403.7
IPC分类号：G16H50/20;G16H30/20;G16H10/60;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-10-30
申请人：
北京邮电大学

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著录项信息

专利名称	基于卷积神经网络的心脏病变自动检测系统
申请号	CN201911045403.7	申请日期	2019-10-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-18	公开/公告号	CN110808096A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H50/20 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H50/00 专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病〔2018.01〕 G16H50/20 用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;5;0;/;2;0;;;G;1;6;H;3;0;/;2;0;;;G;1;6;H;1;0;/;6;0;;;G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京邮电大学	申请人地址	北京市海淀区西土城路10号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京邮电大学	当前权利人	北京邮电大学
发明人	陈爽;李田昌;汤洋;张洪刚
代理机构	北京挺立专利事务所（普通合伙）	代理人	高福勇

摘要

本发明基于卷积神经网络的心脏病变自动检测系统，其特征在于，包括：数据库、病变信息处理模块、关键帧提取模块、数据清洗模块、信息融合及存储模块、卷积神经网络学习模块、模型存储及筛选模块以及病变检测模块；涉及深度学习、医疗以及计算机视觉等领域，通过科学优化的设计，创建并实现了一套基于卷积神经网络的心脏冠状动脉钙化、完全闭塞及血栓病变全自动智能检测系统，针对诊断对结果准确率以及时效性的需求，设计结构巧妙，无需任何人工辅助便可以输出高质量辅助诊断检测结果，为冠状动脉患者以及医生带来便利。

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！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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