一種基于深度學(xué)習(xí)的早期肺癌檢測分類一體化設(shè)備及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201810776622.1 申請日 -
公開（公告）號 CN109003672A 公開（公告）日 2018-12-14
申請公布號 CN109003672A 申請公布日 2018-12-14
分類號 G16H50/20;G16H50/70;G06T7/00;G06T7/10 分類 物理
發(fā)明人 鄒偉;高長龍;王燕妮 申請（專利權(quán)）人 北京?？桶羁萍加邢薰?/a>
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 100107 北京市朝陽區(qū)立清路7號院5號樓3層2單元302
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的早期肺癌檢測分類一體化設(shè)備及系統(tǒng)CancerEarlyTestSystem；包括早期肺癌檢測觸控終端、肺癌檢測服務(wù)器、肺癌檢測病例存儲設(shè)備；CETS基于U?NET設(shè)計(jì)了TNet，用于早期肺癌和肺結(jié)節(jié)檢測分類；數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊將患者肺CT影像數(shù)據(jù)處理成CETS可讀的3D肺圖像，利用TNet肺結(jié)節(jié)3D檢測分類網(wǎng)絡(luò)對肺圖像進(jìn)行語義分割，按惡性程度輸出肺結(jié)節(jié)區(qū)域和概率；通過TNet肺癌3D檢測分類網(wǎng)絡(luò)對肺結(jié)節(jié)的特征進(jìn)行分析，最終得到肺癌種類、概率和肺結(jié)節(jié)種類、形態(tài)等詳細(xì)信息檢測報(bào)告；CETS在TNet中首次引入光流追蹤算法，解決了由于CT影像的層狀性特點(diǎn)形成的數(shù)據(jù)缺失、相互矛盾以及網(wǎng)絡(luò)檢測遺漏所丟失的結(jié)節(jié)信息，輔助醫(yī)生進(jìn)行肺癌診斷，減少了漏診誤診的風(fēng)險(xiǎn)。