一種CT圖像肺結(jié)節(jié)高性能自動(dòng)檢測(cè)方法及裝置
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010258807.0 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN111402254A | 公開（公告）日 | 2020-07-10 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111402254A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-07-10 |
| 分類號(hào) | 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(qǐng)（專利權(quán)）人 | 杭州華卓信息科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京市盛峰律師事務(wù)所 | 代理人 | 于國(guó)強(qiáng) |
| 地址 | 310000浙江省杭州市余杭區(qū)良渚街道金昌路2073號(hào)3幢4號(hào)樓203室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)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(dòng)檢測(cè)方法及裝置，包括步驟：獲取待檢測(cè)的3D肺部CT序列圖像；對(duì)3D肺部CT序列圖像進(jìn)行預(yù)處理；進(jìn)行基于3D?RPN區(qū)域生成框架的3D肺結(jié)節(jié)檢測(cè)；進(jìn)行基于2D?NestedUNet分割框架的2D肺結(jié)節(jié)檢測(cè)；采用NMS方法對(duì)所有肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)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(cè)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(cè)模型具有位置精確特點(diǎn)，并基于NMS方法對(duì)所有候選結(jié)節(jié)位置進(jìn)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(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)一步過濾，降低假陽率，提高了肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的精確度和效率。?? |
