专利名称：基于机器学习的疾病分级方法、装置、设备及介质专利类型：发明专利
发明人：陈思宏，郑冶枫，马锴，曹世磊
申请号：CN201910864488.5
申请日：20190912
公开号：CN110599476A
公开日：
20191220
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本申请公开了一种基于机器学习的疾病分级方法、装置、设备及介质，所述方法属于医学人工智能领域，所述系统包括：获取乳腺超声图像；调用多任务网络对乳腺超声图像进行处理，得到乳腺超声图像的第一特征图和语义分割图，第一特征图包括乳腺超声图像的高层语义特征，语义分割图是对乳腺超声图像中的病灶区域进行语义分割的图；根据语义分割图对第一特征图中的病灶区域和非病灶区域进行不同权重的特征提取，得到第二特征图；根据第二特征图预测得到乳腺超声图像的BI‑RADS分级。本申请采用了具有分类引导的高层语义特征作为主要分级特征，并且引入病灶轮廓来对病灶区域和非病灶区域进行不同的特征提取，回归出准确的BI‑RADS分级结果。 申请人：腾讯科技(深圳)有限公司
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国籍：CN
代理机构：北京三高永信知识产权代理有限责任公司
代理人：祝亚男
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