[发明专利]一种利用双流网络进行肺结节假阳性分类的方法在审
| 申请号： | 202110855730.X | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113506289A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 王艳芳;马力;陈庆武 | 申请（专利权）人： | 中山仰视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/269;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 528437 广东省中山市火炬*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别技术领域，涉及一种利用双流网络进行肺结节假阳性分类的方法。包括获取患者肺部的CT原始图像并进行预处理获取光流图像、搭建双流网络模型、将CT单张切片导入空间流神经网络获取图像的RGB特征、将光流图像导入时间流神经网络获取图像的光流特征、进行特征融合、输出分类结果等步骤。本发明设计采用光流法对同一切片位置不同采样时间点的图片进行特征提取，可以降低肺结节识别的假阳性比例，减轻人工的工作量，提高检测判断的工作效率及准确度；通过搭建双流网络模型，采用卷积神经网络分别对单独CT切片和光流图像进行特征提取和分类，再对不同模型得到的特征结果进行融合，从而可以对肺结节进行更精确的识别判断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 双流 网络 进行 结节 阳性 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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