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公开(公告)号：CN113555087A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110813909.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 吉林大学第一医院
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体为一种基于卷积神经网络算法的人工智能阅片方法，包括步骤一：获取待检测目标图像；步骤二：图像区域选择；步骤三：目标特征提取；步骤四：根据特征进行目标分类；步骤五：对目标边界框回归；步骤六：结构优化；步骤七：完成目标检测，其结构合理，提高了甲状腺彩超诊断的准确性，防止术前甲状腺彩超的误诊，输入输出均为程序运行，消除了人为因素在影像诊断中的作用，比传统的方法能够更好的识别图像特征。而且这种逐步分级学习改进算法的能力，更加适合程序的改进，是目前AI中对医学影像图像诊断准确率最高的方法。
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