[发明专利]一种基于多尺度迁移学习的肺结节良恶性分类方法和系统有效
| 申请号： | 201911001610.2 | 申请日： | 2019-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN110852350B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 张光磊;李泽坤;范广达;邢彤彤 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/25;G06K9/62;G06V10/82;G06T7/00;G06T5/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 张欢 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度迁移学习的肺结节良恶性分类方法，包括以下几个步骤：S1、对肺部CT影像中的结节进行多尺度采样，获得多尺度感兴趣区域；S2、对上述获得的多尺度感兴趣区域进行预处理，合成三通道RGB图像；S3、初步构建迁移学习网络模型；S4、使用上述合成的RGB图像训练上述初步构建的迁移学习网络模型，获得可对肺结节进行良恶性分类的模型。上述基于迁移学习的肺结节良恶性分类模型构建方法，可以充分利用肺结节内部和外部等不同尺度下的影像学特征进行良恶性判断，只需要提供结节的大致位置，不需要在分类时使用结节的轮廓信息，避免了对结节区域的分割步骤，因此自动化程度更高、实用性更强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 迁移 学习 结节 恶性 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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