[发明专利]基于CNN和GAN的CT图像数据自动分类方法及设备在审
| 申请号： | 201911163273.7 | 申请日： | 2019-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN111415728A | 公开（公告）日： | 2020-07-14 |
| 发明（设计）人： | 刘雷;周凌霄;王云鹏 | 申请（专利权）人： | 刘雷;周凌霄;王云鹏 |
| 主分类号： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G16H50/20;G06T7/00;G06T7/62;G06K9/62;A61B6/03;A61B6/00 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 余昌昊 |
| 地址： | 200341 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于CNN和GAN的CT图像数据自动分类方法及设备，方法包括以下步骤：S1获取待分类的CT图像数据；S2选择结节本身的图像进行数据增强处理得到公共扩充数据集；S3对公共扩充数据集利用GAN得到生成网络和鉴别网络，并同时进行训练得到GAN合成数据集；S4利用CNN网络对GAN合成数据集进行分类，得到最终图像数据集。本发明解决了大多数关于肺腺癌分类的现有研究集中于放射组学特征的建模和其他手动标记特征，都基于手工标注，给医生带来了更多的负担问题，且轻量级CNN模型也便于在医院诊断系统中安置，这有助于放射科医师的日常工作并促进精准医疗的发展，具有很强的市场应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn gan ct 图像 数据 自动 分类 方法 设备 | ||
【主权项】：
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