[发明专利]一种可解释的肺结节良恶性分类方法在审
| 申请号： | 202010608458.0 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111767952A | 公开（公告）日： | 2020-10-13 |
| 发明（设计）人： | 张小洪;陈伟;张祥博;刘晨;周宏;杨露;李雨聪;温浩 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 王海凤 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种可解释的肺结节良恶性分类方法，具体包括：S1、首先将肺结节的各医学征象进行划分，构建医学征象谱；S2、然后利用传统图像特征方法提取肺结节特征集，即图像特征谱；S3、通过对抗学习的医学征象和图像特征谱映射网络，来建立医学征象谱与肺结节图像特征的映射关系；S4、构建可解释的CNN的征象属性学习和分类诊断联合优化网络模型，最终通过设计可解释的卷积神经网络学习获得结节征象属性和良恶性的分类。本发明利用传统图像特征方法提取肺结节特征集，即图像特征谱，并建立医学征象谱与图像特征谱之间的内在关系，然后设计可解释的卷积神经网络进行的结节征象属性学习和良恶性预测，为结节的预测结果提供可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 可解释 结节 恶性 分类 方法 | ||
【主权项】：
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