[发明专利]基于深度学习的肺结节识别与分割方法及系统在审
| 申请号： | 202011438294.8 | 申请日： | 2020-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN112581436A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 陈海欣;李伟忠;严朝煜 | 申请（专利权）人： | 佛山市普世医学科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G16H30/20;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 胡枫;曹万菊 |
| 地址： | 528000 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的肺结节识别与分割方法，包括：对DICOM文件进行预处理以生成胸部CT图像，从胸部CT图像中分割出肺部掩膜并修补；根据胸部CT图像及修补后的肺部掩膜生成三通道肺部图像，并将三通道肺部图像输入二维YOLO v3神经网络以检测肺结节的可疑区域；根据可疑区域对胸部CT图像进行标准化处理以生成标准化矩阵，将标准化矩阵分别输入3D Dense Net神经网络及C3D神经网络进行预测，并根据预测结果生成目标预测框；根据目标预测框对胸部CT图像进行归一化处理以生成归一化矩阵，将归一化矩阵输入3D U‑Net神经网络进行分割，并优化分割结果。本发明还公开了一种基于深度学习的肺结节识别与分割系统。采用本发明，可有效提高识别与分割的准确性及速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 结节 识别 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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