[发明专利]基于轻量级深度学习的肺部CT辅助筛查系统及筛查方法在审
| 申请号： | 201910891001.2 | 申请日： | 2019-09-19 |
| 公开（公告）号： | CN110619947A | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 钱夔;张珍珍 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G16H10/60;G06N3/04 |
| 代理公司： | 32252 南京钟山专利代理有限公司 | 代理人： | 刘林峰 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于轻量级深度学习的肺部CT辅助筛查系统，包括数据获取模块、人工智能识别模块和预测结果输出模块，所述数据获取模块和人工智能识别模块连接来使得数据获取模块获得的数据传入人工智能识别模块进行数据筛查得到预测结果，所述人工智能识别模块和预测结果输出模块连接来将预测结果进行展示并自动生成报告。本发明可以充分利用基于医院已诊断肺部CT病例信息作为训练数据，无需额外通过放射科医师专业医学标注CT图像工作，降低了标注成本，同时提升了筛查效率。本发明预测结果以疾病概率形式展现，避免了绝对性的筛查结果，提高了结果的可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 预测结果 人工智能识别 数据获取模块 输出模块 肺部CT 筛查 放射科医师 病例信息 概率形式 模块连接 筛查系统 训练数据 医学标注 自动生成 可信度 数据筛 标注 诊断 疾病 展示 学习 | ||
【主权项】：
1.基于轻量级深度学习的肺部CT辅助筛查系统，其特征在于：包括数据获取模块、人工智能识别模块和预测结果输出模块，所述数据获取模块和人工智能识别模块连接来使得数据获取模块获得的数据传入人工智能识别模块进行数据筛查得到预测结果，所述人工智能识别模块和预测结果输出模块连接来将预测结果进行展示并自动生成报告。/n
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