基于低数据需求的肺气肿影像处理方法及系统
基本信息
申请号 | CN201911127982.X | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN110930378A | 公开(公告)日 | 2020-03-27 |
申请公布号 | CN110930378A | 申请公布日 | 2020-03-27 |
分类号 | G06T7/00 | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 党康;张腾骥;王子龙;丁晓伟 | 申请(专利权)人 | 上海体素信息科技有限公司 |
代理机构 | 上海段和段律师事务所 | 代理人 | 李佳俊;郭国中 |
地址 | 201100 上海市闵行区陈行公路2388号2幢B301室 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明提供了一种基于低数据需求的肺气肿影像处理方法及系统,包括:步骤M1:准备标注好肺气肿病灶阴阳性的肺部CT影片,为一组医学数字成像和通信文件;步骤M2:对准备的肺部CT影片进行预处理,由一组医学数字成像和通信文件得到三维数组;步骤M3:搭建深度卷积神经网络架构,通过三维数据训练深度卷积神经网络,以深度卷积神经网络判断肺气肿影像;本发明会自动从带有肺气肿阴阳性标注的胸部CT中学习所需特征并进行影像处理阴阳性判断。相比于常见的CT深度神经网络影像处理辅助诊断技术,这个技术避开了3D模型占用大量内存并在层厚较厚的CT上表现不佳的问题,也避开了2D模型无法全面利用三维空间信息的局限,充分利用了层与层之间的空间关系。 |
