[发明专利]一种基于图像深度学习的肺部病灶识别方法及系统有效
| 申请号： | 202310493259.3 | 申请日： | 2023-05-05 |
| 公开（公告）号： | CN116188473B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 刘京豪;崔雅洁 | 申请（专利权）人： | 天津医科大学总医院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/40;G06V10/74;G06V10/778;G06V20/70 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 杜雅欣 |
| 地址： | 300000 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像深度学习的肺部病灶识别方法及系统，涉及肺部病灶识别技术领域，包括影像数据库、学习模块、体征录入模块以及识别分析模块；所述影像数据库内存储有若干空洞病灶的肺部病灶影像；所述学习模块用于从影像数据库内获取若干空洞病灶的肺部病灶影像，提取空洞病灶的病灶特征，根据病灶特征建立空洞病灶比对模型；所述体征录入模块用于录入待识别用户的肺部影像；所述识别分析模块用于将待识别用户的肺部影像进行相似特征区域提取，本发明通过对肺空洞的病灶图像进行深度学习，提取肺空洞的病灶特征，能够提高肺空洞识别比对的准确性，以解决现有的肺部病灶对于肺空洞的筛选不够准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图像 深度 学习 肺部 病灶 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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