[发明专利]基于深度神经网络的肺结节良恶性检测方法及装置有效
| 申请号： | 201710772014.9 | 申请日： | 2017-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN107616796B | 公开（公告）日： | 2020-09-11 |
| 发明（设计）人： | 刘超飞;刘立 | 申请（专利权）人： | 北京医拍智能科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/08 | 分类号： | A61B5/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;李官 |
| 地址： | 100085 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度神经网络的肺结节良恶性检测方法及装置，能够提高肺结节良恶性判断的准确度。所述方法包括：S1、获取用户一次X线计算机断层摄影扫描的所有医学图像，根据扫描的间隔，利用所述所有医学图像构建立体图形；S2、将肺结节的位置、所述立体图形以及所述用户的属性信息输入预设的深度神经网络模型，得到所述用户的肺结节为良性的概率以及所述用户的肺结节为恶性的概率，其中，所述用户的属性信息包括所述用户的肺结节的直径，所述深度神经网络模型的输出层神经元增加了置信度权重，所述置信度权重基于所述用户的属性信息确定。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 结节 恶性 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度神经网络的肺结节良恶性检测方法，其特征在于，包括：S1、获取用户一次X线计算机断层摄影扫描的所有医学图像，根据扫描的间隔，利用所述所有医学图像构建立体图形；S2、将肺结节的位置、所述立体图形以及所述用户的属性信息输入预设的深度神经网络模型，得到所述用户的肺结节为良性的概率以及所述用户的肺结节为恶性的概率，其中，所述用户的属性信息包括所述用户的肺结节的直径，所述深度神经网络模型的输出层神经元增加了置信度权重，所述置信度权重基于所述用户的属性信息确定。
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