[发明专利]基于时间序列的治疗效果评估方法、电子设备在审
| 申请号： | 201810648061.7 | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN108898588A | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 周志光 | 申请（专利权）人： | 中山仰视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省中山市火炬*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于时间序列的治疗效果评估方法，包括如下步骤：获取肺部CT影像数据，所述肺部CT影像数据由若干肺部切片组成；对肺部CT影像数据进行预处理操作；根据预处理后的肺部CT影像数据设计肺结节检测模型；设计肺结节分类模型；根据肺结节检测模型设计基于时间轴的肺癌预测模型；根据每批次的样本数训练肺结节检测模型。本发明在深度学习的基础上，加入时间序列，动态的分析肺结节的变化过程，使医生能够更精确的诊断肺癌的治疗效果，以及进行复发早期预测。该算法诊断时间远远少于医生人工诊断时间，在诊断流程上能对医生诊断的重要环节进行辅助，可以节省医生大量时间精力。 | ||
| 搜索关键词： | 影像数据 肺部CT 肺结节检测 时间序列 治疗效果 肺结节 诊断 肺癌 医生 预处理 预处理操作 变化过程 电子设备 分类模型 模型设计 人工诊断 医生诊断 预测模型 早期预测 重要环节 动态的 时间轴 样本数 评估 肺部 切片 算法 复发 分析 学习 | ||
【主权项】：
1.基于时间序列的治疗效果评估方法，其特征在于，包括如下步骤：获取步骤：获取肺部CT影像数据，所述肺部CT影像数据由若干肺部切片组成；处理步骤：对所述肺部CT影像数据进行预处理操作；检测设计步骤：根据预处理后的肺部CT影像数据设计肺结节检测模型；分类设计步骤：设计肺结节分类模型；模型预测步骤：根据肺结节检测模型设计基于时间轴的肺癌预测模型；模型训练步骤：根据每批次的样本数训练肺结节检测模型。
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