[发明专利]一种基于深度学习的CT图像预测方法及计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 202011586737.8 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112614118B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 杨洋;叶宏伟;刘铭 | 申请（专利权）人： | 浙江明峰智能医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T3/40 |
| 代理公司： | 上海雍灏知识产权代理事务所(普通合伙) 31368 | 代理人： | 沈汶波 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余杭区*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的CT图像预测方法及计算机可读存储介质，包括：获取CT图像的带有结节的目标部位图像，对所述目标部位图像的感兴趣区域进行像素级标注和良恶性标注，并划分训练集、验证集和测试集；对所述目标部位图像进行预处理；建立所述目标部位图像的深度学习模型，所述深度学习模型包括分割任务和分类任务；将所述训练集、验证集输入至所述深度学习模型中进行训练，以获取所述训练后的所述深度学习模型的网络权重参数；将所述测试集输入至训练后的所述深度学习模型中进行测试，获取目标部位结节的良恶性预测结果和掩膜预测结果。本发明通过所述分割任务和所述分类任务，可获取CT图像的隐层表征，通过对隐层表征进行判别，效率和准确率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ct 图像 预测 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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