[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

专利信息
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
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摘要: 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。
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