[发明专利]基于深度学习的肺结节CT图像检测系统有效
| 申请号： | 202010244382.8 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111476766B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 王冉;孙华东;赵志杰;任聪;韩小为;张立志 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨商业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150028 黑*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于深度学习的肺结节CT图像检测系统，本发明涉及肺结节CT图像检测系统。本发明的目的是为了解决现有技术中基于卷积神经网络进行肺结节分类中存在的训练数据不足，导致网络容易过拟合且网络训练速度较慢的问题。系统包括：图像采集主模块、inception‑res‑v2主模块、inception‑res‑v2改进主模块、训练主模块和测试主模块；所述inception‑res‑v2主模块用于搭建肺部疾病诊断inception‑res‑v2网络模型；所述inception‑res‑v2改进主模块用于对搭建的肺部疾病诊断inception‑res‑v2网络模型进行改进；本发明用于CT图像检测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 结节 ct 图像 检测 系统 | ||
【主权项】：
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