专利名称：一种基于卷积神经网显著性图谱的感兴趣区域的定
位方法
专利类型：发明专利
发明人：程国华,严超,费菁媛,季红丽申请号：CN201610561426.3申请日：20160714公开号：CN106203432A公开日：20161207
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网显著性图谱的感兴趣区域的定位方法，包括标注样本、训练一个深度卷积神经网络模型直至收敛、提取显著性图谱、生成病灶的定位图谱和定位病灶这五个步骤。该发明方法采用定性级标定样本、收敛的深度卷积神经网络模型和显著性图谱的结合，能实现基于医疗影像大数据情况下的智能学习分析，来定位医学影像中具有特定属性的感兴趣区域。该发明方法降低了标定样本工作量及成本，并且能高效精准的定位病灶位置，来协助医生作出医学影像的诊疗评估。
申请人：杭州健培科技有限公司
地址：310018 浙江省杭州市杭州经济技术开发区3号大街3号4幢
国籍：CN
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