一種基于深度學(xué)習(xí)與概率影像組學(xué)的病灶分類(lèi)系統(tǒng)
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN201910956128.8 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN110458249A | 公開(kāi)（公告）日 | 2019-11-15 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN110458249A | 申請(qǐng)公布日 | 2019-11-15 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 楊健程;方榮耀;葛亮 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 點(diǎn)內(nèi)（上海）生物科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 成都坤倫厚樸專(zhuān)利代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 點(diǎn)內(nèi)（上海）生物科技有限公司 |
| 地址 | 200120上海市浦東新區(qū)郭守敬路498號(hào)8幢19號(hào)樓3層 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)與概率影像組學(xué)的病灶分類(lèi)系統(tǒng)，屬于醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)技術(shù)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有病灶分類(lèi)系統(tǒng)存在的分類(lèi)模糊性所帶來(lái)的歧義問(wèn)題、分類(lèi)精度不夠高的問(wèn)題，本發(fā)明以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主干，提出非局部形狀分析模塊提取醫(yī)學(xué)圖像上病灶的特征云，去除病灶周邊像素對(duì)分類(lèi)判斷的干擾，得到病灶的本質(zhì)表征；同時(shí)為了捕捉標(biāo)簽的模糊性，提出模糊先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬不同專(zhuān)家標(biāo)注的模糊性分布，顯示建模了專(zhuān)家標(biāo)注的歧義性，使模型訓(xùn)練的分類(lèi)結(jié)果具有更好的魯棒性，將模糊先驗(yàn)樣本與病灶表征相結(jié)合，構(gòu)建了一種新的病灶分類(lèi)系統(tǒng)，具有可控性和概率性，相比傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，更好地解決了分類(lèi)模糊性的問(wèn)題，可獲得更高的分類(lèi)精度。 |
