[发明专利]一种基于最优多尺度感知的肺结节辅助检测方法有效
| 申请号： | 202010608483.9 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111768845B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 张小洪;张祥博;陈伟;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： | G16H30/40 | 分类号： | G16H30/40;G16H50/20;G06T3/40;G06T5/00;G06T7/00;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/82 |
| 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： | 本发明公开了一种基于最优多尺度感知的肺结节辅助检测方法。包括如下步骤，获取同一病人的多张连续肺部CT图像，将CT图像进行拼接并输入到视觉感受野滤波器进行肺结节尺度特征提取，肺结节区域生成网络根据肺结节尺度特征对不同尺度的肺结节进行框选，最后使用基于定位的soft非极大值抑制方法将置信度最优的肺结节的候选框保留，从而得到一张框选出不同尺度下置信度最优的肺结节的图像。在本发明中，通过设计基于Gabor‑Unet的视觉感受野滤波器，以及设计肺结节区域生成网络，将多个不同尺度的肺结节中置信度最优的肺结节框选出，便于肺结节的检测诊断，补充现有肺结节辅助诊断系统中存在的不足，使得本发明提出的基于多尺度最优化感知肺结节辅助检测方法更加的精准。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 最优 尺度 感知 结节 辅助 检测 方法 | ||
【主权项】：
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