[发明专利]一种基于神经网络的CT影像肺叶识别方法在审
| 申请号： | 201911154499.0 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN110942453A | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 曲荣芳;吴军;樊昭磊;颜红建;尚永生 | 申请（专利权）人： | 山东众阳健康科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250001 山东省济南市市辖区*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于神经网络的CT影像肺叶识别方法，肺叶识别由于肺裂与肺实质在CT值上的区分度太低，在传统图像处理领域，是一个较难的任务。而通过本发明基于神经网络的CT影像肺叶识别方法，以其足够“深”的维度，足够多的参数量，使得网络可以学习到更加复杂和高维的特征。残差模块的引入，增加了模型复杂度，赋予了模型更高的特征学习能力。在原U‑Net的高特征提取能力上，后面的多尺度融合通道，能够使模型学习到从粗到细的不同肺叶边界的特征。由此，高准确率的肺叶识别模型得以实现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 ct 影像 肺叶 识别 方法 | ||
【主权项】：
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