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公开(公告)号：CN110084318A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910375036.0
申请日：2019-05-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种结合卷积神经网络和梯度提升树的图像识别方法，属于机械学习技术领域。该方法根据输入图像尺寸大小获取一组图像补丁，与原图像一同作为输入数据，采用5个分支，每个分支采用改进后的VGG-19模型对输入图像进行特征提取，然后将提取的特征输入到梯度提升树中进行训练，得到一个基本分类器，使用加权投票法将基本分类器组合为强分类器用于对输入图像进行分类。本方法通过对医学图像的识别证明，能够精确、快速的对输入医学图像进行分类，辅助医生诊断疾病，提高诊断效率，从而有效减少误诊率。
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公开(公告)号：CN110084318B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910375036.0
申请日：2019-05-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种结合卷积神经网络和梯度提升树的图像识别方法，属于机械学习技术领域。该方法根据输入图像尺寸大小获取一组图像补丁，与原图像一同作为输入数据，采用5个分支，每个分支采用改进后的VGG‑19模型对输入图像进行特征提取，然后将提取的特征输入到梯度提升树中进行训练，得到一个基本分类器，使用加权投票法将基本分类器组合为强分类器用于对输入图像进行分类。本方法通过对医学图像的识别证明，能够精确、快速的对输入医学图像进行分类，辅助医生诊断疾病，提高诊断效率，从而有效减少误诊率。
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公开(公告)号：CN109199592A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811316502.X
申请日：2018-11-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61B34/30 , A61B17/3211
Abstract: 本发明涉及医用机器人技术领域，尤其涉及一种高灵活性的微创手术机器人，包括手术刀头和机架，所述手术刀头包括手术刀头尾部、圆管、手术刀头顶部，所述手术刀头尾部、圆管、手术刀头顶部三者一体加工而成，所述手术刀头尾部的一端与所述圆管的一端加工成嵌入式铰链，所述圆管另一端与所述手术刀头顶部一端加工成嵌入式铰链，所述手术刀头尾部的另一端与所述机架固定连接。本发明通过设置机架，可实现手术刀头沿Y轴移动、绕X轴转动、绕Z轴转动。在使用时，手术刀头会表现的更加灵活，定位更加准确，亦可实现两自由度的摆动，能够到达人体器官的范围更大。
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