基于低數(shù)據(jù)需求的肺氣腫影像處理方法及系統(tǒng)
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN201911127982.X | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN110930378A | 公開(kāi)（公告）日 | 2020-03-27 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN110930378A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-03-27 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06T7/00 | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 黨康;張騰驥;王子龍;丁曉偉 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 上海體素信息科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 上海段和段律師事務(wù)所 | 代理人 | 李佳俊;郭國(guó)中 |
| 地址 | 201100 上海市閔行區(qū)陳行公路2388號(hào)2幢B301室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明提供了一種基于低數(shù)據(jù)需求的肺氣腫影像處理方法及系統(tǒng)，包括：步驟M1：準(zhǔn)備標(biāo)注好肺氣腫病灶陰陽(yáng)性的肺部CT影片，為一組醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信文件；步驟M2：對(duì)準(zhǔn)備的肺部CT影片進(jìn)行預(yù)處理,由一組醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信文件得到三維數(shù)組；步驟M3：搭建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過(guò)三維數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷肺氣腫影像；本發(fā)明會(huì)自動(dòng)從帶有肺氣腫陰陽(yáng)性標(biāo)注的胸部CT中學(xué)習(xí)所需特征并進(jìn)行影像處理陰陽(yáng)性判斷。相比于常見(jiàn)的CT深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)影像處理輔助診斷技術(shù)，這個(gè)技術(shù)避開(kāi)了3D模型占用大量?jī)?nèi)存并在層厚較厚的CT上表現(xiàn)不佳的問(wèn)題，也避開(kāi)了2D模型無(wú)法全面利用三維空間信息的局限，充分利用了層與層之間的空間關(guān)系。 |
