[发明专利]基于深度神经网络的慢性阻塞性肺病的检测系统在审
申请号: | 201711206943.X | 申请日: | 2017-11-27 |
公开(公告)号: | CN107945167A | 公开(公告)日: | 2018-04-20 |
发明(设计)人: | 夏一帆;杨琼;吴诗展 | 申请(专利权)人: | 北京医拍智能科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人: | 王莹,吴欢燕 |
地址: | 100085 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供一种基于深度神经网络的慢性阻塞性肺病的检测系统,包括预处理模块,用于对获取的第一患者的胸部CT图像进行灰度化处理,并提取经过灰度化处理后的所述胸部CT图像中的多个肺小叶区域图像;检测模块,用于将获取的所述第一患者的身体质量指数BMI,以及所述多个肺小叶区域图像,输入训练好的深度神经网络模型,获取所述第一患者患慢性阻塞性肺病的概率值。本发明提供的基于深度神经网络的慢性阻塞性肺病的检测系统,通过将深度神经网络与医学影像相结合,利用人工对COPD进行诊断的临床经验知识作为先验,对早期的肺小叶细微病变进行检测,对病例作出高可靠的预测,从而提高了COPD检测的准确度。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 神经网络 慢性 阻塞 肺病 检测 系统 | ||
【主权项】:
一种基于深度神经网络的慢性阻塞性肺病的检测系统,其特征在于,包括:预处理模块,用于对获取的第一患者的胸部CT图像进行灰度化处理,并提取经过灰度化处理后的所述胸部CT图像中的多个肺小叶区域图像;检测模块,用于将获取的所述第一患者的身体质量指数BMI,以及所述多个肺小叶区域图像,输入训练好的深度神经网络模型,获取所述第一患者患慢性阻塞性肺病的概率值。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京医拍智能科技有限公司,未经北京医拍智能科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201711206943.X/,转载请声明来源钻瓜专利网。