图神经网络驱动的多标签胃镜图像分类技术
2025-02-12 11:24
No.1339195391790555136
技术概要
PDF全文
本技术方案提出了一种创新的多标签胃镜图像分类技术,运用图神经网络处理多张胃镜图像。该技术属于医学图像智能处理领域,核心步骤包括对胃镜图像样本进行预处理,以提高分类准确性和效率。
背景技术
】 随着云服务、大数据、人工智能等新技术的发展以及应用,深度学习网络逐渐被应用到图片分类、图片识别领域。深度学习网络与医疗结合,辅助医生诊疗也成了一个热门研究领域。 现有的图像识别通常用来判断单张图片是否属于某个标签类别。 然而,真实世界中,一张图片可能包含多个物体,一次需要判断的也不止一张图片。比如一次胃镜检查,就对应着多张胃镜图片的输入和多项疾病标签的输出。现有的图像识别技术可以应用于该问题,但会忽略标签间的关系,也无法很好地找到多张图片中的重点,进而影响了图像分类的性能。 【
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
李寿山俞旸鲍小异张栋周国栋
技术所属: 紫东信息科技(苏州)有限公司.
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