[发明专利]一种基于深度学习的X光胸片病灶定位方法及系统有效
| 申请号： | 201911124998.5 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN111062947B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 柯晓文;权申文;刘远明 | 申请（专利权）人： | 深圳市智影医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06T7/155;G06T7/90;G06T5/40;G16H30/20 |
| 代理公司： | 深圳市徽正知识产权代理有限公司 44405 | 代理人： | 卢杏艳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的X光胸片病灶定位方法及系统，方法包括：获取X光胸片图像，对X光胸片图像进行预处理后，生成X光胸片图像对应的数据标签；将预处理后的X光胸片图像输入训练好的卷积神经网络，根据输出结果生成X光胸片图像的初始病灶语义分割图像；对所述初始病灶语义分割图像进行二次处理后，过滤掉卷积神经网络在肺部区域外部的假阳性，生成目标病灶语义分割图像；将目标病灶语义分割图像叠加渲染到原图，生成一个显示病灶高亮的热图，完成对X光胸片病灶定位。本发明实施例在保证与医生相近的准确率的同时，大大缩短了医生阅片时间，解决了胸片诊断费时的问题，提升医生的工作效率，减少漏诊。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 胸片 病灶 定位 方法 系统 | ||
【主权项】：
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