縱隔腫物識別方法、系統(tǒng)及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110691215.2 申請日 -
公開（公告）號 CN113139627A 公開（公告）日 2021-07-20
申請公布號 CN113139627A 申請公布日 2021-07-20
分類號 G06K9/62（2006.01）I;G06K9/40（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06T7/00（2017.01）I;G06T7/13（2017.01）I;G06T7/73（2017.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 杜強(qiáng);高澤賓;郭雨晨;聶方興 申請（專利權(quán)）人 北京小白世紀(jì)網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京八月瓜知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 張峰
地址 100000北京市海淀區(qū)建材城中路27號金隅智造工場N5號樓3101號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種縱隔物識別方法、系統(tǒng)及裝置，所述方法包括如下步驟：S1、對縱隔腫物的CT圖像進(jìn)行預(yù)處理；S2、對預(yù)處理后的CT圖像取連續(xù)的多個(gè)切片，并將每個(gè)切片處理成多個(gè)窗寬窗位的矩陣；S3、將處理成多個(gè)窗寬窗位的矩陣的多個(gè)切片輸入兩級自注意力機(jī)制的2.5DUNet后，對所述多個(gè)切片分組卷積，然后輸入兩級自注意力機(jī)制模塊進(jìn)行融合，得到識別結(jié)果。本發(fā)明使用了深度學(xué)習(xí)并結(jié)合注意力機(jī)制，同時(shí)利用了2D和3D的優(yōu)勢，因此模型精度較高、推理速度快；此外，由于數(shù)據(jù)庫規(guī)模較大，其泛化性能可以得到保障。