人工智能的深度学习方法及基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910941048.5
IPC分类号：G06T7/00;G06T17/00;G06N3/08;G06N3/04
申请日期：
2019-09-30
申请人：
辽宁万象联合医疗科技有限公司;吉林大学

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著录项信息

专利名称	人工智能的深度学习方法及基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法
申请号	CN201910941048.5	申请日期	2019-09-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-01-17	公开/公告号	CN110706223A
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;T;1;7;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	辽宁万象联合医疗科技有限公司;吉林大学	申请人地址	辽宁省沈阳市沈河区哈尔滨路168-5号(1-24-12) 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	辽宁万象联合医疗科技有限公司,吉林大学	当前权利人	辽宁万象联合医疗科技有限公司,吉林大学
发明人	刘景鑫;王静石;莫展豪;郝富德;田中生;张忠;祖莅惠;史申;刘婉华;肖长斌
代理机构	北京弘权知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	逯长明;许伟群

摘要

本发明公开了一种人工智能的深度学习方法及基于人工智能的医学放射影像胸部摄片的质量控制方法，该人工智能的深度学习方法，采用两个并行的分支处理输入数据，一个分支的各个层均按照输入数据的原有语义结构进行处理；另一个分支的各个层都将语义混合后的输出数据传递给下一层，作为其输入数据，当两个分支处理结束后，将两个分支的处理结果融合在一起，得到最后的结果，该深度学习方法同时采用两种方法进行学习数据的学习，使得学习内容更综合，达到深度学习的目的；质量控制方法中，通过采用上述深度学习方法进行学习的模型进行医学放射影像胸部摄片的质量控制，具有效率高、标准统一等优点。

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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