[发明专利]基于深度学习的早期肺癌预测方法在审
| 申请号： | 202010796791.9 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111815625A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 吴云飞 | 申请（专利权）人： | 南昌迭心信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06N3/04;G06K9/62;G06K9/32 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 330029 江西省南昌市高新技术*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的早期肺癌预测方法，包括步骤：获取多中心的早期肺腺癌的肺结节CT扫描图像数据，并进行图像数据预处理；对预处理后的肺结节CT扫描图像数据依据掩膜方式进行节点区域提取；基于mdCNN工具箱，构建顺次连接的三重CNN神经网络模型；将实时的病患的肺结节CT扫描图像数据进行预处理后，输入训练好的三重CNN神经网络模型，对病患是否为早期肺腺癌进行判断。通过本发明，能够对早期肺腺癌疑似患者的患病情况进行预测，节省人工判断时间，缩短就诊流程。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 早期 肺癌 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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