[发明专利]一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法在审
| 申请号： | 202210593973.5 | 申请日： | 2022-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN114757942A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 王杰华;周川;程实;陈苏蓉;朱飞宇 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机视觉目标检测任务技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的多层螺旋CT对活动性肺结核的检测方法，包括：S1：收集汇总活动性肺结核CT影像，转换CT图像格式，并对转换后的图像进行预处理；S2：将预处理后的图像输入基于阈值的肺实质分割模型，获得肺实质图像；S3：将肺实质图像交由放射科医生进行标注，标注出原发性肺结核、继发性肺结核以及血行播散性肺结核的病灶区域，制作样本数据集；S4：将样本数据集输入已训练好的DetectionTransformer网络模型中进行预测处理，获得检测结果。本发明采用多层螺旋CT图像作为数据集，能够更好的显示活动性肺结核在放射学中的特征，包括厚壁空洞、肺实质、小叶中心结节和树芽征，大幅提高了对于病灶检测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多层 螺旋 ct 活动性 肺结核 检测 方法 | ||
【主权项】：
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