一种肺结节图像检测方法、模型训练方法、装置及存储介质
基本信息
| 申请号 | CN201910374504.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110084810A | 公开（公告）日 | 2019-08-02 |
| 申请公布号 | CN110084810A | 申请公布日 | 2019-08-02 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I; G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王杰 | 申请（专利权）人 | 成都医云科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京超凡宏宇专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 崔振 |
| 地址 | 610000 四川省成都市高新区天华一路99号6栋2层3号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种肺结节图像检测方法、模型训练方法、装置及存储介质，涉及医学影像处理领域。该肺结节图像检测的模型训练方法包括：通过卷积网络对CT肺结节数据进行预处理，获取肺结节特征图像；通过Xception网络结构获取肺结节特征图像的三维特征数据；堆叠肺结节特征图像的三维特征数据，获取第一四维特征；对第一四维特征进行三维卷积核处理，获取第二四维特征；根据第二四维特征，计算类别概率；类别概率是每个像素点为肺结节的几率；当类别概率满足模型的收敛条件时，获得已训练的肺结节图像检测模型。采用二维卷积+三维卷积核处理的架构，提高了计算效率，降低了对硬件资源的要求。 |
