[发明专利]基于深度学习的肺纤维化检测与严重度评估方法及系统有效
| 申请号： | 202010985175.8 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112132800B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 李惠萍;邬学宁 | 申请（专利权）人： | 上海市肺科医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张静洁;徐雯琼 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的肺纤维化检测与严重度评估方法，包含步骤：S1、预处理若干肺纤维化患者的胸部CT序列图像，得到若干第一CT图像；S2、抽取并标注若干第一CT图像生成训练集和验证集；S3、通过训练集和验证集预训练第一、第二深度卷积神经网络模型；S4、将待检测患者的CT图像序列输入训练好的第一、第二深度卷积神经网络模型，识别该患者CT图像序列中的每个CT图像所包含的肺部区域和肺纤维化病灶区域；计算得到该患者肺纤维化病灶在其肺中的占比；S5、基于所述占比标志肺部纤维化分期；S6、基于生理学参数的检测结果对患者肺纤维化严重度分级。本发明还包含一种基于深度学习的肺纤维化检测与严重度评估系统。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 纤维化 检测 严重 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
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