[发明专利]一种基于深度学习的肺大泡病灶检测方法及系统有效
| 申请号： | 202010985176.2 | 申请日： | 2020-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112132801B | 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大泡病灶检测方法，包含步骤：S1、读取若干肺大泡患者的胸部CT序列图像并进行预处理，获得若干预处理后的第一CT图像；S2、抽取若干第一CT图像并标注肺部、肺大泡病灶区域，生成训练集和验证集；S3、预训练第一、第二深度卷积神经网络模型，第一深度神经网络模型用于从输入的CT图像中识别肺部区域，第二深度神经网络模型用于从已识别有肺部区域的CT图像中识别肺大泡病灶区域；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图像所包含的肺部区域和肺大泡病灶区域，计算得到该患者肺大泡病灶在其肺中的占比。本发明还提供一种基于深度学习的肺大泡病灶检测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 肺大泡 病灶 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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