[发明专利]一种基于深度学习的肺部图像分析系统及其分析方法在审
| 申请号： | 202010749645.0 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111862075A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 黄志伟;李沙;许志坚;蔡飞翔;杨懿 | 申请（专利权）人： | 西南医科大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04;G16H50/20 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 宋红宾 |
| 地址： | 646000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的肺部图像分析系统及其分析方法，包括输入模块、输出模块和检测模块；所述的输入模块用于获取待检测图像，并将待检测图像传输到所述检测模块；所述检测模块用于通过训练好的卷积神经网络检测待检测图像中的肺部轮廓区域内的病变区域的形状特点及颜色的灰度特征，并与网络训练所得的肺部疾病的病症图像特征进行对比，获取对比结果；所述输出模块用于展示检测模块的对比结果。通过构建基于深度学习的卷积神经网络，并使用所述卷积神经网络对胸片的肺部是否存在病变来进行初步的分析，给医生临床诊断提供辅助的信息分析，解决了传统检测技术中核酸检测周期长，并提高了CT检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肺部 图像 分析 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
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