[发明专利]一种基于深度学习的肺癌早筛装置有效
| 申请号： | 201710780914.8 | 申请日： | 2017-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN107767362A | 公开（公告）日： | 2018-03-06 |
| 发明（设计）人： | 金成君;纪建光;李懿范 | 申请（专利权）人： | 苏州侠洛信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G16H50/30;G16H30/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司44202 | 代理人： | 郝传鑫,贾允 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市相*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的肺癌早筛装置，包括图像处理模块，用于对图像进行预处理以得到符合深度学习标准的图像；图像分析模块，用于将所述图像导入经过深度学习的神经网络以检测所述图像中肺部结节，从而使得神经网络输出疑似肺部结节及其对应的置信值；图像分析结果处理模块，用于选取N个最高值，对于每个最高值，提取最后一个的卷基层，并将提取结果引入池化层和全连接层，从而计算出肺癌的概率。本发明的装置填补肺癌早筛智能化装置的空白，为智能医疗影像诊断提供了自动化，低成本，高可信度的装置；本发明提供的操作具有全自动化，无人工干预的特点，因此节省了医疗人员的宝贵时间，而且肺癌预测率具有一致性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肺癌 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的肺癌早筛装置，其特征在于，包括：图像处理模块，用于对图像进行预处理以得到符合深度学习标准的图像；图像分析模块，用于将所述图像导入经过深度学习的神经网络以检测所述图像中肺部结节，从而使得神经网络输出疑似肺部结节及其对应的置信值；图像分析结果处理模块，用于选取N个最高值，对于每个最高值，提取最后一个的卷基层，并将提取结果引入池化层和全连接层，从而计算出肺癌的概率。
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