[发明专利]肺结节的判定方法、装置和实现装置在审
| 申请号： | 201711246022.6 | 申请日： | 2017-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN107977963A | 公开（公告）日： | 2018-05-01 |
| 发明（设计）人： | 胡飞;王方 | 申请（专利权）人： | 北京青燕祥云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人： | 王术兰 |
| 地址： | 100000 北京市石景*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种肺结节的判定方法、装置和实现装置；其中，该方法包括获取CT图像和CT图像中可疑区域的位置信息；对CT图像进行图像增强处理；根据位置信息，从处理后的CT图像中提取出可疑区域的区域图像数据；将区域图像数据进行归一化处理；将处理后的区域图像数据输入至预先建立的肺结节判定模型中，根据输出结果判定可疑区域是否为肺结节；该肺结节判定模型通过3D卷积神经网络训练而成。本发明通过图像增强和归一化处理可以放大肺结节与其它非结节之间的区别特征，进而再采用3D卷积神经网络判定可疑区域是否为肺结节，提高了肺结节识别准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 结节 判定 方法 装置 实现 | ||
【主权项】：
一种肺结节的判定方法，其特征在于，所述方法包括：获取CT图像和所述CT图像中可疑区域的位置信息；对所述CT图像进行图像增强处理；根据所述位置信息，从处理后的所述CT图像中提取出所述可疑区域的区域图像数据；将所述区域图像数据进行归一化处理；将处理后的所述区域图像数据输入至预先建立的肺结节判定模型中，根据输出结果判定所述可疑区域是否为肺结节；其中，所述肺结节判定模型通过3D卷积神经网络训练而成。
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