[发明专利]一种基于深度学习的肝脏CT肿瘤分割与分类的方法在审
| 申请号： | 202210097854.0 | 申请日： | 2022-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN114494199A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 陈云志;姚瑶;胡韬;李新辉 | 申请（专利权）人： | 杭州职业技术学院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙) 11947 | 代理人： | 安利敏 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的肝脏CT肿瘤分割与分类的方法，包括如下步骤：对肝脏CT图像进行预处理，按照X,Y方向的分辨率进行插值，进行重采样，寻找数据，构建训练数据，2D Dense U‑Net进行肝脏和肿瘤分割，3DDense U‑Net提取对应的三维特征，组成生成对抗网络。本发明属于肝脏CT肿瘤分割与分类方法技术领域，具体是指一种利用深度学习技术，可以辅助医生进行肝癌的早期筛查和诊断，能够大大减轻医生的工作量，提高肝癌诊断的准确率，具有非常大的应用前景的基于深度学习的肝脏CT肿瘤分割与分类的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肝脏 ct 肿瘤 分割 分类 方法 | ||
【主权项】：
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