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一种基于肺部断层扫描图片自动诊断结节良恶性的方法
成果名称: | 一种基于肺部断层扫描图片自动诊断结节良恶性的方法 | 关键字: | 结节 , 图像 , ct , 体素 , 诊断 , 灰度 , 模型 , 医生 , 三维 , 预测 | 应用行业: | 医药制造业 |
高新技术领域: | 生物、医药和医疗器械技术 | 所在地: | 广东省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201911055430.2 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 深圳市华嘉生物智能科技有限公司 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 专利许可 | 交易价格(万): | 2.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于肺部断层扫描影像图片自动诊断结节良恶性的人工智能方法,该方法主要包括肺结节的筛选和诊断两个部分,肺结节的筛选过程中首先获取疑似结节的二维图像,将其作为训练数据完成卷积神经网络的输入,通过预测其真假阳性结节的概率来分类结节;肺结节的诊断过程中首先将筛选得到的肺结节分割重建为三维肺结节图像,然后提取其图像特征,再将图像特征输入预测模型取得预测结果并筛选最相关的图像特征。本发明可基于一个病人的CT序列和医师对可疑区域的标注信息进行自动诊断,辅助医师做出更加客观准确的病情诊断。
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