[发明专利]基于深度学习的磨玻璃肺结节风险分层预测系统有效
| 申请号： | 202010295618.0 | 申请日： | 2020-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN111539918B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 龚敬;王升平;彭卫军;顾雅佳;童彤;朱晖 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属肿瘤医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/90;G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 上海顺华专利代理有限责任公司 31203 | 代理人： | 顾兰芳 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明基于深度学习的磨玻璃肺结节风险分层预测系统包括：图像处理模块运用窗宽窗位调节技术，使用标准肺窗下窗宽和窗位，将所有肺部CT图像转化为灰度图像；提取模块提取灰度图像中3D肺结节区域，结合病理标签将肺结节分为良性、非浸润性腺癌和浸润性腺癌三组；数据扩增模块利用数据扩增技术，按良性与恶性比例为1:1、非浸润性组与浸润腺组比例为1:1分别对三组肺结节数据进行扩增；第一风险预测模块利用良性和恶性组肺结节数据，训练卷积神经网络模型，构建I级风险预测模型，预测肺结节恶性风险；第二风险预测模块利用非浸润性腺癌和浸润性腺癌组肺结节数据，训练卷积神经网络模型，构建II级风险预测模型，预测肺结节浸润风险。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 玻璃 结节 风险 分层 预测 系统 | ||
【主权项】：
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