[发明专利]一种基于卷积神经网络的肺结节假阳性筛除方法及系统在审
| 申请号： | 202010502186.6 | 申请日： | 2020-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN111784638A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 吴亮生;黄天仑;李辰潼;钟震宇;马敬奇;雷欢;陈再励;唐宇;庄家俊 | 申请（专利权）人： | 广东省智能制造研究所 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 佛山市广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 | 代理人： | 李俊 |
| 地址： | 510070 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的肺结节假阳性筛除方法及系统，其方法包括：从肺部CT图像数据中获取候选肺结节的坐标位置与最大半径值；根据所述坐标位置和所述最大半径值从所述肺部CT图像数据中提取所述候选肺结节的原始3D图像数据，并对所述原始3D图像数据进行插值处理；获取通过插值得到的候选肺结节3D图像数据所对应的三个平面的样本数据，并将所述三个平面的样本数据进行缩放处理后形成一个训练集；基于所述训练集对卷积神经网络进行训练，并通过训练得到的卷积神经网络模型对所述候选肺结节进行假阳性筛选。本发明实施例可解决现有端对端网络在识别肺结节过程中存在假阳性率高的问题，提高计算机辅助肺结节自动检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 结节 阳性 筛除 方法 系统 | ||
【主权项】：
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