[发明专利]基于图卷积神经网络构建的肺结节检测和临床分析方法有效
| 申请号： | 202011049934.6 | 申请日： | 2020-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN112132818B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 张霖;杨源;任磊 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 周新楣 |
| 地址： | 100089*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于图卷积神经网络构建的肺结节检测和临床分析方法。本发明采用的是一个三阶段的算法框架，首先利用传统金字塔网络对感兴趣区进行特征提取，接着对slices构建图结构，并利用GCN对节点进行分类，最后单独的节点特征与slices的全局上下文信息融合通过GCN完成分类预测和回归预测。本发明公开的一种基于图卷积神经网络构建的肺结节检测和临床分析方法旨在解决对特殊节点造成漏检，使得检测精度不高的问题；另外，本发明利用单独的节点特征与slices的全局上下文信息融合，充分考虑了各节点的三维空间信息的联系。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 神经网络 构建 结节 检测 临床 分析 方法 | ||
【主权项】：
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