[发明专利]一种基于深度学习的早期肺癌风险分层预测系统在审
申请号: | 202211253156.1 | 申请日: | 2022-10-13 |
公开(公告)号: | CN115500851A | 公开(公告)日: | 2022-12-23 |
发明(设计)人: | 龚静山;江长思;陈亚曦 | 申请(专利权)人: | 深圳市人民医院 |
主分类号: | A61B6/03 | 分类号: | A61B6/03;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06V10/25;G06V10/764;G16H50/30 |
代理公司: | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人: | 王胥慧 |
地址: | 518020 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于深度学习的早期肺癌风险分层预测系统,其特征在于,包括:数据获取模块,用于获取用户的胸部薄层CT图像数据和临床特征;特征提取模块,用于从用户的胸部薄层CT图像数据中提取深度学习特征;区域候选模块,用于从提取的深度学习特征中识别出可疑区域,得到区域候选的深度学习特征;分类预测模块,用于采用预先训练好的风险分层预测模型,根据临床特征和区域候选的深度学习特征,预测得到用户早期肺癌的风险分层类型,本发明可以广泛应用于医疗技术领域中。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 早期 肺癌 风险 分层 预测 系统 | ||
【主权项】:
暂无信息
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