[发明专利]基于神经网络的肺结节筛选方法有效
| 申请号： | 202110065708.5 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112668592B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 章毅;王成弟;郭际香;李为民;徐修远;邵俊;张海仙;李经纬;周尧;宋璐佳 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 黄海斌 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的肺结节筛选方法，属于神经网络及胸部肺肺结节筛查领域。本发明能够解决现有的技术由于提取X光中特征时存在有效性差，以及未能有效解决类别不平衡带来的训练问题，并且能够解决由于上述原因导致的所构建出的模型依旧难以真正用于临床的问题。为此，本发明包括：胸部图像数据的准备；主特征提取网络的构建与训练；交叉带权交叉熵函数的构建AUC性能指标的近似；在线的训练以及特殊情况下的处理；基于弱监督学习的胸部肺结节的定位。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 结节 筛选 方法 | ||
【主权项】：
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