[发明专利]一种3D双路径神经网络及基于该网络的肺部结节检测方法在审
| 申请号： | 201910551583.X | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110458801A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 王好谦;张皓;戴琼海;张永兵 | 申请（专利权）人： | 深圳市未来媒体技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06N3/04;G16H50/20 |
| 代理公司： | 44223 深圳新创友知识产权代理有限公司 | 代理人： | 方艳平<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 518000广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种3D双路径神经网络，所述3D双路径神经网络的整体框架是类U‑net结构的，且所述3D双路径神经网络中的连接均为双路径连接结构。本发明还公开了基于3D双路径神经网络的肺部结节检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建前述的3D双路径神经网络；将预处理后的训练集中的医学图像数据输入所述3D双路径神经网络，以对所述3D双路径神经网络进行训练，直至各指标达到预期效果；将待处理的医学图像数据输入到所述3D双路径神经网络，得到检测结果。本发明提出的3D双路径神经网络及基于该网络模型的肺部结节检测方法，可减轻对肺结节训练数据的要求，提高对医学图像肺结节的检测精度，并可用于计算机辅助诊断系统。 | ||
| 搜索关键词： | 双路径 神经网络 医学图像数据 肺部结节 肺结节 检测 计算机辅助诊断系统 预处理 检测结果 连接结构 网络模型 训练数据 医学图像 整体框架 构建 可用 | ||
【主权项】：
1.一种3D双路径神经网络，其特征在于，所述3D双路径神经网络的整体框架是类U-net结构的，且所述3D双路径神经网络中的连接均为双路径连接结构。/n
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