一種CT圖像肺結(jié)節(jié)高性能自動檢測方法及裝置
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202010258807.0 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN111402254A | 公開（公告）日 | 2020-07-10 |
| 申請公布號 | CN111402254A | 申請公布日 | 2020-07-10 |
| 分類號 | G06T7/00(2017.01)I;G06T7/10(2017.01)I | 分類 | - |
| 發(fā)明人 | 王文雷;張麗英;姜菁;居斌 | 申請（專利權(quán)）人 | 杭州華卓信息科技有限公司 |
| 代理機構(gòu) | 北京市盛峰律師事務(wù)所 | 代理人 | 于國強 |
| 地址 | 310000浙江省杭州市余杭區(qū)良渚街道金昌路2073號3幢4號樓203室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及醫(yī)學影像分析領(lǐng)域，公開了一種CT圖像肺結(jié)節(jié)高性能自動檢測方法及裝置，包括步驟：獲取待檢測的3D肺部CT序列圖像；對3D肺部CT序列圖像進行預處理；進行基于3D?RPN區(qū)域生成框架的3D肺結(jié)節(jié)檢測；進行基于2D?NestedUNet分割框架的2D肺結(jié)節(jié)檢測；采用NMS方法對所有肺結(jié)節(jié)檢測結(jié)果進行過濾；建立基于殘差網(wǎng)絡(luò)的降假陽分類模型，獲得最終肺結(jié)節(jié)檢測結(jié)果。本發(fā)明融合了2D?NestedUNet肺結(jié)節(jié)分割網(wǎng)絡(luò)模型具有高召回率以及3D肺結(jié)節(jié)檢測模型具有位置精確特點，并基于NMS方法對所有候選結(jié)節(jié)位置進行過濾，通過設(shè)置基于殘差網(wǎng)絡(luò)的降假陽分類模型對檢測結(jié)果進一步過濾，降低假陽率，提高了肺結(jié)節(jié)檢測的精確度和效率。?? |
