[发明专利]基于双路三维卷积神经网络的磨玻璃结节良恶性分类方法在审
| 申请号： | 202110074175.7 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112749755A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 邵小南;牛荣;邵晓梁;史云梅;王跃涛 | 申请（专利权）人： | 常州市第一人民医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00;G06T7/12;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南通毅帆知识产权代理事务所(普通合伙) 32386 | 代理人： | 彭科 |
| 地址： | 213000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于双路三维卷积神经网络的磨玻璃结节良恶性分类方法，包括如下步骤：步骤一，参与者收集；步骤二，图像采集；步骤三，图像预处理；步骤四，深度学习模型的训练。本基于双路三维卷积神经网络的磨玻璃结节良恶性分类方法，开发使用深度学习融合从PET图像和CT图像获得的数据分别作为输入流的双路3D‑CNN，用于对GGN中的良性病变和恶性病变进行分类；该网络无需专业的图像分析软件，也无需太多的人为干预，就可以在分类过程实现“端到端”的工作流程；此外，该网络表现出高于资深核医学科医生的分类准确性；因此，在缺乏训练有素且经验丰富的阅片者的情况下，此CNN可能有助于GGN的良恶性分类和临床管理。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 三维 卷积 神经网络 玻璃 结节 恶性 分类 方法 | ||
【主权项】：
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