[发明专利]基于深度学习的肺结节半自动分割方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 202210443111.4 | 申请日： | 2022-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN114693671B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 韩晓光;石鲁越;刘周;王昌淼;李丽;罗虹虹;罗德红;于振涛 | 申请（专利权）人： | 香港中文大学（深圳） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/12;G06N3/08;G06N3/04;G06V10/25;G06V10/82 |
| 代理公司： | 深圳市恒和大知识产权代理有限公司 44479 | 代理人： | 邹航 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的肺结节半自动分割方法、装置、设备及介质，通过结合二维和三维的半自动肺结节分割网络，对医学影像进行二维分割和三维分割，基于每层的二维分割结果，以及三维分割结果，确定实际的三维分割结果，通过二维分割网络可以更好的学习全局图像的全局信息，通过三维分割网络可以更好的学习肺结节三维特征，有效解决了单独使用二维分割网络无法很好地利用三维特征，以及单独使用三维分割网络无法很好地利用全局信息，并且结合了用户先验信息，有效解决了在不具备目标大小的先验条件下无法选择很好的裁切方法的问题，并通过多分支联合训练的方式有效地提升分割性能，解决了全自动方法中存在的假阳性问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 结节 半自动 分割 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于香港中文大学（深圳），未经香港中文大学（深圳）许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210443111.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
