[发明专利]一种分析肺结节的方法及装置在审
| 申请号： | 201810345483.7 | 申请日： | 2018-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN108648179A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 丁泽震;杨忠程;华铱炜 | 申请（专利权）人： | 杭州依图医疗技术有限公司;杭州依图网络科技有限公司;广州依图医疗技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种分析肺结节的方法及装置。所述方法包括：从患者的肺部CT图像中提取得到肺结节图像后，可以采用预设特征提取神经网络模型对所述患者的肺结节图像进行特征提取，并得到所述患者对应的特征向量；进一步地，可将患者对应的特征向量输入预设分类神经网络模型，从而得到所述预设分类神经网络模型输出的所述患者患有的肺结节的分析结果。由于以上模型均是通过对大量数据进行训练得到的，从而使得通过模型得到的结果较为合理，且具有一定的科学依据。相比于传统的医生诊断的方式而言，能够降低因医生水平差异导致的诊断误差率，从而提高肺结节分析的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 肺结节 神经网络模型 预设 特征提取 特征向量 误差率 图像 肺部CT图像 水平差异 医生诊断 传统的 分析 分类 诊断 输出 医生 | ||
【主权项】：
1.一种分析肺结节的方法，其特征在于，所述方法包括：获取患者的肺部电子计算机断层扫描CT图像；确定所述患者的肺结节在所述患者的肺部CT图像中的位置，并从所述患者的肺部CT图像中提取得到所述患者的肺结节图像；其中，所述肺部CT图像和所述肺结节图像均为三维图像；采用预设特征提取神经网络模型对所述患者的肺结节图像进行特征提取，得到所述患者对应的特征向量；所述预设特征提取神经网络模型的参数是通过对所述多个患者的肺结节图像进行训练得到的；将所述患者对应的特征向量输入预设分类神经网络模型，并得到所述预设分类神经网络模型输出的所述患者患有的肺结节的分析结果；其中，所述预设分类神经网络模型的参数是通过对多个患者对应的特征向量、每个患者患有的肺结节的已知结果进行训练得到的。
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