[发明专利]用于使用深度学习提高癌症检测的方法与系统在审
| 申请号： | 201880094795.3 | 申请日： | 2018-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112292691A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | A.基拉里;S.谢蒂;S.巴拉德瓦杰;D.阿迪拉;B.崔 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 描述了一种在纵向和当前的图像数据集和/或多模态图像数据集中生成癌症的存在/不存在的概率预测以及癌症的位置的方法和系统。所述方法和系统使用深度学习模型的集成。所述集成包括基于全局从数据集中提取指示癌症存在的特征的3D卷积神经网络(CNN)形式的全局模型。所述集成也包括两阶段预测模型，所述两阶段预测模型包括：第一阶段或检测模型，识别癌症检测候选(数据集中3D数据的含有可能是癌症的候选的不同裁剪体积)；以及第二阶段或概率模型，合并纵向数据集(或多模态数据集中的多模态图像)和来自全局模型的提取特征，并且将癌症概率p分配给每个癌症检测候选。例如，使用Noisy‑OR方法，从由第二阶段模型分配的概率获得癌症概率的总体预测。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 使用 深度 学习 提高 癌症 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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