一种基于深度学习的胸部DR中肺结节识别方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN201710619353.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108596868A | 公开（公告）日 | 2018-09-28 |
| 申请公布号 | CN108596868A | 申请公布日 | 2018-09-28 |
| 分类号 | G06T7/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 吴文辉;陶信东 | 申请（专利权）人 | 江西中科九峰智慧医疗科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海天翔知识产权代理有限公司 | 代理人 | 江西中科九峰智慧医疗科技有限公司 |
| 地址 | 330096 江西省南昌市南昌高新技术产业开发区中节能江西低碳园5-7#厂房101室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的胸部DR中肺结节识别方法及系统，本方案通过大量人工标注的样本来训练形成深度神经网络，该深度神经网通过自主学习肺部结节影像特征，并以此来识别胸部DR图像中肺结节影像特征。由此构成的胸部DR中肺结节识别方案能够实现对胸部DR图像中的肺部结节影响特征进行自动化识别，识别效率高，识别精度高，有效避免漏检未识别的现象，有效解决现有技术所存在的问题。 |
