[发明专利]一种基于GAN的医学图像病变区域弱监督定位方法有效
| 申请号： | 202011242653.2 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112365464B | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 李孝杰;严喆;史沧红;张宪;任勇鹏;宋玉琪;吴锡;吕建成 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都智涌知识产权代理事务所(普通合伙) 51313 | 代理人： | 张洪 |
| 地址： | 610200 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GAN的医学图像病变区域弱监督定位方法。该方法具体包括以下步骤：收集数据并制作数据集，将每一次CT扫描的成像文件重采样成固定分辨率并保存为NPY格式并保存对应的标签信息；构建基于卷积神经网络的分类器，使用上述的数据集对分类器进行预训练，学习高级语义特征；构建基于生成对抗网络的框架，使用生成器学习正常人与病人的检查结果的影像学差异，使用判别器和预训练的分类器来强化生成器的学习效果并使生成器能够捕捉到病人的病变区域；本发明可以自动学习病人与正常人之间的差别，实现了无需对病变区域进行标注而能有效的对病变的区域进行定位，提供辅助诊断信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan 医学 图像 病变 区域 监督 定位 方法 | ||
【主权项】：
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