[发明专利]一种基于深度学习技术的肺结节筛查方法及筛查系统在审
| 申请号： | 202110368194.0 | 申请日： | 2021-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN113160153A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 周成伟;陈子煊;李孝文 | 申请（专利权）人： | 宁波大学医学院附属医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/155;G06K9/46;G16H30/20 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 张国栋 |
| 地址： | 315000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于肺结节筛查技术领域，公开了一种基于深度学习技术的肺结节筛查方法及筛查系统，所述基于深度学习技术的肺结节筛查系统包括：信息获取模块、肺部影像采集模块、影像处理模块、中央控制模块、影像分析模块、肺组织分割模块、特征提取模块、筛查模型构建模块、模型训练模块、图像分割模块、肺部结节定性模块、云存储模块、更新显示模块。本发明通过2D空间根据分割轮廓的凹凸性能，够避免漏检肺壁上的结节；通过基于深度学习的病灶分类方法可以实现对各种类型结节的分类，充分利用CT序列影像的病灶局部三维信息，有效区分是否为肺结节并识别出结节的类型，更好地辅助医生提高诊断准确性；提高肺结节的筛查效率，减少假阳性结节。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 技术 结节 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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