[发明专利]基于3D残差网络的肺结节图像分类方法在审
| 申请号： | 202110150039.1 | 申请日： | 2021-02-03 |
| 公开（公告）号： | CN112801992A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 梁晓龙;高蓝宇;张宸;兰磊;张长胜;张斌 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06T5/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 陈玲玉 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明结合了3D卷积神经网络和残差网络的优点，针对肺结节检测的现状，公开了基于3D残差网络的肺结节图像分类方法。步骤1：肺部CT图像数据预处理；步骤2：运用数据集训练3D残差网络；步骤3：通过训练好的3D残差网络进行肺结节识别与分类。本发明充分利用了肺部CT图像的空间特征，利用残差网络可以加深网络深度获得更好的分类性能，准确率高，操作简单，提升工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 网络 结节 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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