[发明专利]一种基于深度学习的肺部CT图像检测系统以及方法在审
| 申请号： | 202310326740.3 | 申请日： | 2023-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116523840A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 于文博;丁维新;黄鹤 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0895;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06V10/74 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 陈华红子 |
| 地址： | 215000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的肺部CT图像检测系统及方法，该系统包括图像获取模块，用于获取ImageNet、无标签的肺部CT以及有标签的肺部CT数据集图像；第一自监督模块，用于利用预处理后的ImageNet数据集图像进行自监督训练；第二自监督模块，将第一自监督模块中训练后的网络模型参数迁移，利用预处理后的无标签的肺部CT数据集图像进行进一步自监督训练；分类模块，用于将第二自监督模块中训练后的模型参数迁移到分类模块中，利用预处理后的有标签的肺部CT数据集图像进行分类训练，得到训练好的分类网络模型；检测模块，用于将待检测的肺部CT图像输入到训练好的分类网络模型中，得到肺部CT图像检测结果。本发明提高了肺部CT图像检测的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肺部 ct 图像 检测 系统 以及 方法 | ||
【主权项】：
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