[发明专利]一种基于3DCNN的肺结节假阳性样本抑制方法有效
| 申请号： | 201710411683.3 | 申请日： | 2017-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN107154043B | 公开（公告）日： | 2020-03-24 |
| 发明（设计）人： | 孔海洋;程国华;季红丽 | 申请（专利权）人： | 杭州健培科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/40 |
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| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3D CNN(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)的肺结节假阳性样本抑制方法，包括如下步骤：1)对肺部CT通过插值进行3D重建；2)根据待抑制的样本坐标，从重建数据中切出固定大小的立方块，将其归一化，并对阳性样本进行扩充，将阴阳性样本一起作为3D CNN的训练数据；3)使用训练样本训练3D CNN模型；4)训练模型时对标准的损失函数进行加权修正，对阴阳性样本分别赋予不同权值。循环迭代训练网络，最终得到3D CNN模型。本发明提供的基于3D CNN训练模型的方法，一方面有效利用肺部CT数据的三维特征，能够最大程度上反映样本信息；另一方面通过对模型训练时的损失函数进行加权，完美解决了真假样本不均衡的问题，因而能够训练出肺结节识别效果很好的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dcnn 结节 阳性 样本 抑制 方法 | ||
【主权项】：
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