[发明专利]基于机器学习的肺部气胸CT影像分类诊断方法在审
| 申请号： | 201710126918.4 | 申请日： | 2017-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN106934228A | 公开（公告）日： | 2017-07-07 |
| 发明（设计）人： | 苏宝星;程国华;谢玮宜;许卫东;季红丽 | 申请（专利权）人： | 杭州健培科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06K9/62;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的肺部气胸CT影像分类诊断方法，其步骤包括步骤1，从临床医院中获得气胸CT影像数据并进行气胸区域标定操作；步骤2，对标定后的气胸CT影像进行图像处理；步骤3，对经过图像处理的CT影像数据进行正负样本标定，得到正样本和负样本；步骤4，利用得到的样本数据对SVM进行训练预测分类诊断；步骤5，用训练好的SVM模型对肺部气胸CT影像进行分类诊断。本发明利用机器学习的方法，将临床医生从繁重的阅片任务中解脱出来，减轻了医生负担，同时还大大提高了诊断的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 肺部 气胸 ct 影像 分类 诊断 方法 | ||
【主权项】：
基于机器学习的肺部气胸CT影像分类诊断方法，步骤包括：步骤1，从临床医院中获得气胸CT影像数据并进行气胸区域标定操作；步骤2，对标定后的气胸CT影像进行图像处理；步骤3，对经过图像处理的CT影像数据进行正负样本标定，得到正样本和负样本；步骤4，利用得到的样本数据对SVM进行训练预测诊断；步骤5，用训练好的SVM模型对肺部气胸CT影像进行分类诊断。
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