[发明专利]基于深度学习的病灶体积测量方法、系统、终端及存储介质在审
| 申请号： | 202010173183.2 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111047591A | 公开（公告）日： | 2020-04-21 |
| 发明（设计）人： | 任鸿伦;段冬毅;张树 | 申请（专利权）人： | 北京深睿博联科技有限责任公司;杭州深睿博联科技有限公司;上海深睿博联医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T11/20;G06T17/00;G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京天方智力知识产权代理事务所(普通合伙) 11719 | 代理人： | 张廷利 |
| 地址： | 102209 北京市昌平区北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于深度学习的病灶体积测量方法、系统、终端及存储介质，包括：采集CT图像2D层面数据；根据医生对CT图像2D层面数据的标注结果确定标准标注数据；将CT图像2D层面数据输入至预设深度学习网络模型，将模型预测结果和标准标注数据对比进行模型参数更新，得到训练好分割网络模型；获取待测试CT图像2D层面数据，并将其输入至训练好分割网络模型，预测2D层面分割结果；将各2D层面上预测分割结果按照是否属于同一病灶区域合并成3D分割区域，通过3D分割区域连接获得3D分割结果；根据所述3D分割结果计算出各种病灶体积；将相同患者的各种病灶数量和体积按照检测时间绘制波形图进行可视化显示；实现了病灶数量体积的测量及病灶发展趋势呈现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 病灶 体积 测量方法 系统 终端 存储 介质 | ||
【主权项】：
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