资源类型：
申请人：
首都医科大学附属北京友谊医院
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中国传媒大学
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当前专利权人：
首都医科大学附属北京友谊医院
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中国传媒大学
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申请号：
申请日期：
公开号：
公开日：
法律状态：
摘要：
本发明涉及一种基于人工智能的胃癌图像识别模型的构建方法，该图像识别模型能够准确的识别胃癌图像中的病变部位。
主权项：
1.一种能够识别图像中病变和/或其位置的图像识别模型的构建方法，所述病变为胃癌，其包括下列步骤：S1.获取病变数据获得M张被确诊患有胃癌患者的包含病变部位的图像，所述图像优选为内镜图像，从而构建训练集，其中M为1至100000之间的自然数，例如50‑50000、100‑10000、500‑7000、1000‑5000或3000‑4000之间的自然数；S2.图像预处理针对步骤S1得到的训练集，精确框选训练集中每张图像中胃癌病变的部位，其中框选内的部分定义为阳性样本，而框选外的部分定义为阴性样本，同时记录和/或输出病变的位置坐标信息和/或病变类型信息；S3.训练图像识别模型利用经过S2步骤所述图像预处理的训练集对基于神经网络(优选为卷积神经网络，更优选为基于faster‑rcnn构架的神经网络)的图像识别模型进行训练(优选为有监督训练)，通过预设的算法调整可训练参数，从而获得能够识别胃癌的图像识别模型。
事务数据：
2、2019.04.30 实质审查的生效 实质审查的生效
IPC(主分类):G06T 7/00
申请日:20181115
1、2019.04.05 公开 公开
