[发明专利]基于人工智能的肿瘤识别系统有效
| 申请号： | 201910973507.8 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110706225B | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 祝守慧;左丙丽 | 申请（专利权）人： | 山东省肿瘤防治研究院（山东省肿瘤医院） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/08 |
| 代理公司： | 泰安市诚岳专利代理事务所(特殊普通合伙) 37267 | 代理人： | 姚艳梅 |
| 地址： | 250117 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能的肿瘤识别系统，包括图像采集模块、图像库、图像预处理模块、图像特征提取模块和肿瘤识别模块。肿瘤识别方法包括：S1.对待测人体器官CT图像进行降噪处理，然后图像特征提取模块提取图像纹理特征；S2.病灶识别BP神经网络根据图像纹理特征识别人体器官CT图像中是否含有疑似病灶区域；S3.图像预处理模块对含有疑似病灶区域的人体器官CT图像进行图像分割，获得疑似病灶所在的区域；S4.对疑似病灶所在区域进行增强处理后，进一步提取纹理特征和形状特征；S5.肿瘤识别BP神经网络识别病灶类型，最终实现肿瘤的良性和恶性识别。与现有技术相比，本发明具有识别速率快、识别准确度高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 肿瘤 识别 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工智能的肿瘤识别系统，其特征在于，包括：图像采集模块、图像库、图像预处理模块、图像特征提取模块和肿瘤识别模块，其中：/n所述图像采集模块用于采集人体器官CT图像；/n所述图像库用于存储所述图像采集模块采集的人体器官CT图像，以及CT图像训练样本集合；/n所述图像预处理模块用于对所述CT图像进行降噪、图像增强和图像分割处理，获得疑似病灶所在区域；/n所述图像特征提取模块用于对CT图像进行图像特征提取，形成图像特征参数集合；/n所述肿瘤识别模块包括病灶识别BP神经网络和肿瘤识别BP神经网络，分别用于识别疑似病灶区域和识别病灶类型。/n
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