[发明专利]一种肺CT图像肺结节检测方法在审
| 申请号： | 201711072977.4 | 申请日： | 2017-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN108010013A | 公开（公告）日： | 2018-05-08 |
| 发明（设计）人： | 王征;许洪山;孙美君 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种肺CT图像肺结节检测方法，所述检测方法包括以下步骤：通过最大类间方差法对肺部CT图像进行分割，从分割后的肺部CT图像中提取肺实质，通过开操作去除噪声，并从肺实质中提取疑似结节；对真实肺结节点和疑似肺结节点，分别标记，制作成标签数据，供后续深度学习训练做准备；利用深度学习模型对肺结节点图像进行训练和测试，在训练过程中使用深度学习框架caffe，并利用GPU加速技术进行计算，节约运算时间。本发明减少了人工提取特征过程和操作流程，保证网络提取到的特征为高层特征，是抽象特征的组合描述。同时深度学习技术相较于传统方法在训练和测试过程具有更高的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 ct 图像 结节 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种肺CT图像肺结节检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：通过最大类间方差法对肺部CT图像进行分割，从分割后的肺部CT图像中提取肺实质，通过开操作去除噪声，并从肺实质中提取疑似结节；对真实肺结节点和疑似肺结节点，分别标记，制作成标签数据，供后续深度学习训练做准备；利用深度学习模型对肺结节点图像进行训练和测试，在训练过程中使用深度学习框架caffe，并利用GPU加速技术进行计算，节约运算时间。
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