一种基于深度学习的DR/CT图像识别方法技术

本发明专利技术涉及图像处理和模式识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的DR/CT图像识别方法，包括数据预处理、图像对比、特征修正、特征提取、疾病分类和结果输出等步骤。首先，对DR/CT图像进行预处理，包括使用高斯滤波器进行图像去噪、使用直方图均衡化方法进行图像增强等。其次，将处理后的图像与数据库中的标准图像进行对比，确定图像的特征。根据对比结果，对特征提取步骤得到的特征向量进行修正，以提高特征的准确性。然后，利用深度学习模型对预处理后的图像数据进行特征提取，得到图像的特征向量，并将特征向量输入到另一个深度学习模型中进行疾病分类，得到预测结果。本方法可以提高诊断速度和准确率，降低误诊率，促进医学影像技术的发展。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理和模式识别，尤其涉及一种基于深度学习的dr/ct图像识别方法。

技术介绍

1、dr/ct图像是一种数字放射图像，广泛应用于医疗诊断领域。然而，如何快速、准确地识别dr/ct图像，一直是医学界面临的重要问题。传统的图像识别方法主要依赖人工经验，识别速度慢、准确率低。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络(cnn)模型，广泛应用于图像分类、目标检测等任务。

2、在针对dr/ct图像识别的问题上，已有一些研究利用深度学习技术进行尝试。然而，如何有效地提取dr/ct图像的特征，以及如何提高模型的泛化能力，仍是需要解决的问题。此外，深度学习模型的参数选择和结构设计对识别准确率有着重要影响，如何选择合适的参数和结构也是一个挑战。

3、此外，在处理dr/ct图像时，常常会遇到数据量较大、标签不完整或存在噪声的情况。对于这些问题，可以采取数据增强、数据清洗等技术进行处理，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，如何将深度学习技术与传统的医学影像分析方法相结合，也是值得研究的方向。

4、总本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的DR/CT图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的DR/CT图像识别方法，其特征在于，所述数据预处理步骤进一步包括对图像进行灰度化和归一化。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的DR/CT图像识别方法，其特征在于，所述特征提取步骤进一步使用多个卷积层、池化层和全连接层，以实现对图像特征的更深层次提取。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的DR/CT图像识别方法，其特征在于，所述图像对比步骤进一步采用像素对比、区域对比或模式对比方式进行。

5.根据权利要求4所述的一...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的dr/ct图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的dr/ct图像识别方法，其特征在于，所述数据预处理步骤进一步包括对图像进行灰度化和归一化。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的dr/ct图像识别方法，其特征在于，所述特征提取步骤进一步使用多个卷积层、池化层和...

【专利技术属性】
技术研发人员：覃陵枝，夏宇，
申请(专利权)人：武汉仕兰生物医学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：