| 专利号 | 2023105725783 | 申请日 | 2023-05-22 | 专利名称 | 基于多任务学习的乳腺超声图像目标区域识别方法及系统 |
| 授权日 | 2023-08-22 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 刘治;聂伟琦;曹艳坤 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于图像处理领域，提供了一种基于多任务学习的乳腺超声图像目标区域识别方法及系统，包括采集患者原始乳腺超声图像并进行预处理；基于预处理后的乳腺超声图像，利用预先训练好的多任务学习模型进行性质判断和目标区域分割。本发明利用多任务网络模型可以同时处理多个相关性任务，通过共享特征提取模块，将不同任务的特征进行融合，充分利用分类和分割的任务相关性，从而提高乳腺图像的分类和分割精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
