一种基于深度学习的肺结核DR影像识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202010922695.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112037212A | 公开（公告）日 | 2020-12-04 |
| 申请公布号 | CN112037212A | 申请公布日 | 2020-12-04 |
| 分类号 | G06T7/00;G06T5/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G16H30/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王欢;屠德华 | 申请（专利权）人 | 北京掌引医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京智行阳光知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 黄锦阳 |
| 地址 | 100071 北京市丰台区西四环南路35号院1号楼4层4022室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的肺结核DR影像识别方法及系统，其中方法包括：步骤1：10万张数字胸片收集后进行AI阅片及专家标注；专家标注后的胸片，进行AI训练，识别功能的实现，结合AI阅片得到数字胸片筛查结果；步骤2：薄层液基菌涂片染色一体开发，进入自动扫描识别系统，得到痰涂片诊断结果后与步骤1中的数字胸片筛查结果一并送至步骤3；步骤3：推送到医院HIS系统，得到结核病诊断结果。采有本发明的方法及系统，通过人工智能深度学习的算法辅助医生的影像学诊断，既达到快速，同时又是高效，更能保证准确。因此建立肺结核早期诊断的人工智能模型，对于结核病的早期诊断、治疗，以减少传播、降低发病率。 |
