[发明专利]一种基于深度学习的肺裂自动检测方法及装置有效
| 申请号： | 202111492860.8 | 申请日： | 2021-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN114092470B | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 韩璐;朱闻韬;饶璠 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/155;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的肺裂自动检测方法及装置。本发明首先利用肺裂在二维CT图像中表现为细的曲线结构、在三维CT图像中表现为薄的曲面结构的特性，使用增强滤波对肺裂进行增强，计算每个体素的肺裂概率。但是，肺裂增强会在病理性肺导致的一些类似裂隙结构上产生虚假响应，使得肺裂提取的结果准确性过于依赖提取条件的参数设置。为此，本发明进一步利用深度学习的方法，输入严格肺裂提取条件下的不完整的肺裂，经过深度学习网络重建后得到准确且完整的最优肺裂，从而实现即便在病理性肺中仍能有效且鲁棒地完成肺裂检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 自动检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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