肺结节检测模型的构建方法
基本信息
| 申请号 | CN201810151355.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108460758A | 公开（公告）日 | 2018-08-28 |
| 申请公布号 | CN108460758A | 申请公布日 | 2018-08-28 |
| 分类号 | G06T7/00 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张庆辉;万晨霞;韩伟良 | 申请（专利权）人 | 郑州艾毅电子科技有限公司 |
| 代理机构 | 河南科技通律师事务所 | 代理人 | 张晓辉;樊羿 |
| 地址 | 450001 河南省郑州市市辖区高新技术产业开发区莲花街100号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种肺结节检测模型的构建方法，旨在解决现有检测方法效率低、操作不便、无法应用于大规模样本的技术问题。本发明包括以下步骤：（1）筛选出肺结节训练样本并对其进行数据增强。（2）构建Caffe深度学习框架，其中模型的配置利用Faster R‑CNN网络完成，并引入VGG‑16网络结构。（3）对检测模型进行适应肺结节图像的改进。（4）调整网络参数使模型收敛。（5）利用损失函数进行优化。（6）对设计的网络进行训练，得到具有检测肺结节功能的图像识别网络。本发明的有益技术效果在于：检测速度快、精度高、能够应用于大规模样本，还能自我更新迭代，智能化程度高。 |
