[发明专利]基于病理特征辅助的PET/CT自动肺癌诊断分类模型训练方法有效
| 申请号： | 202111113534.1 | 申请日： | 2021-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN113889261B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 朱闻韬;黄海亮;金源;薛梦凡;申慧 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H30/20;G06K9/62;G06V10/764;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于病理特征辅助的PET/CT自动肺癌诊断分类模型训练方法，属于医学影像领域。该方法通过对病理图像的分类网络进行训练，优先得到一组较好的病理分类网络模型参数；通过该组参数获取病理图像的特征信息，来对PET/CT影像分类网络的特征提取进行指导，以提高PET/CT影像分类网络的精度，有利于基于PET/CT影像的早期肺癌诊断分类的推广应用，为临床医生的诊断以及后续随访提供帮助。通过本发明，可在后续不进行有创的病理检查之前，仅通过无创的PET/CT影像就可达到与病理诊断结果相接近的更准确的肺癌诊断分类结果，可以有效的提高临床医生的诊断效率，减少病患的创伤。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 病理 特征 辅助 pet ct 自动 肺癌 诊断 分类 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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