WO2021259393A3 - 图像处理方法及装置、电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种图像处理方法及装置、电子设备,所述方法包括:获取待处理的医学图像;将所述医学图像输入到网络模块,利用所述网络模块获取所述医学图像中关于至少一个类型的预设病灶的分类信息,所述网络模块经过训练且能够检测所述预设病灶;其中,所述网络模块包括至少两个分类器,在训练所述网络模块的过程中,根据第i个分类器对训练样本的分类结果调整第i+1个分类器对所述训练样本的权重,i为大于1且小于或者等于n的整数,n表示分类器的数量。本公开实施例可实现多种疾病的预测。
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Citations (5)
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---|---|---|---|---|
WO2017207138A1 (en) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | Siemens Healthcare Gmbh | Method of training a deep neural network |
CN109544534A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-03-29 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 一种病灶图像检测装置、方法和计算机可读存储介质 |
CN109919928A (zh) * | 2019-03-06 | 2019-06-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 医学影像的检测方法、装置和存储介质 |
CN109978882A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-07-05 | 中康龙马(北京)医疗健康科技有限公司 | 一种基于多模态融合的医疗影像目标检测方法 |
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CN105550715A (zh) * | 2016-01-22 | 2016-05-04 | 大连理工大学 | 一种基于近邻传播聚类的集成分类器构建方法 |
EP3276620A1 (en) * | 2016-07-29 | 2018-01-31 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Time domain aliasing reduction for non-uniform filterbanks which use spectral analysis followed by partial synthesis |
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WO2017207138A1 (en) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | Siemens Healthcare Gmbh | Method of training a deep neural network |
CN109544534A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-03-29 | 上海联影智能医疗科技有限公司 | 一种病灶图像检测装置、方法和计算机可读存储介质 |
CN109919928A (zh) * | 2019-03-06 | 2019-06-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 医学影像的检测方法、装置和存储介质 |
CN109978882A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-07-05 | 中康龙马(北京)医疗健康科技有限公司 | 一种基于多模态融合的医疗影像目标检测方法 |
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