【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的研究与实现的方法。
技术介绍
1、肝活检是肝组织标本直接定量肝脂肪病变的参考标准，且已经建立了一套完整有效地评分系统。但肝活检是一种侵入性检查，具有昂贵、住院时间长等局限性，同时还具有疼痛、出血等严重的并发症风险，在极少数情况下还有可能会导致患者的死亡，并未被患者广泛接受，且并不是所有患者均能使用肝活检的方法进行诊断。同时，研究表明通过早期筛查诊断并进行干预，能够有效缓解甚至实现脂肪病变的逆转。因此使用无创的影像学方法对早期预测和识别脂肪肝的严重程度并进行早期干预具有重要的意义。
2、深度学习技术是人工智能领域中的分支，能够被称为深度学习是因为该方法能够在数据量巨大的情况下学习到其关键和本质的特征，是一种最接近人脑的智能学习方法，实现了人工智能发展过程中的实质性突破，推动人工智能进入到全新的阶段，甚至深度学习技术成为了当前众多领域和整个社会科技进步的动力。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于深度学习技术的脂肪肝辅...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的实现方法，其特征在于，所述步骤1中，使用图像语义分割技术将肝脏区域从肝脏超声图像和视频中分割出来，构建肝脏超声数据集，其中，图像语义分割技术所采用的语义分割评估指标Dice公式如下：
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的实现方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的实现方法，其特征在于，步骤2.2中，所述残差块...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的实现方法，其特征在于，所述步骤1中，使用图像语义分割技术将肝脏区域从肝脏超声图像和视频中分割出来，构建肝脏超声数据集，其中，图像语义分割技术所采用的语义分割评估指标dice公式如下：
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的实现方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：
4.如权利要求3所述的一种基于人工智能的脂肪肝辅助诊断系统的实现方法，其特征在于，步骤2.2中，所述残差块由两个3×3的卷积组成，其中，第一个3×3的卷积之后是批量归一化和leakyrelu激活函数；第二个3×3的卷积后只进行批量归一化，将其输出和恒等映射之间进行一个逐像素之间的添加融合操作，之后是leakyrelu激活函数。
5.如权利要求1所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：孔祥勇，赵鑫申，赵波，高全伟，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：
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