一种基于神经网络的肺癌筛查方法
基本信息
| 申请号 | CN201910894443.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110807764A | 公开（公告）日 | 2020-02-18 |
| 申请公布号 | CN110807764A | 申请公布日 | 2020-02-18 |
| 分类号 | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 章毅;李为民;郭际香;王成弟;徐修远;白红利;赵科甫;邵俊;易乐;任鹏伟;周凯;鲜京宏;陈思行;杨澜 | 申请（专利权）人 | 成都智能迭迦科技合伙企业（有限合伙） |
| 代理机构 | 成都高远知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 四川大学华西医院;成都智能迭迦科技合伙企业（有限合伙）;成都华西精准医学产业技术研究院有限公司 |
| 地址 | 610000 四川省成都市武侯区聚龙路16号2栋3层15号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开一种基于神经网络的肺癌筛查方法，包括：数据准备，该阶段主要完成数据从医院数据系统导入以及数据的标定；数据预处理，该阶段对数据进行预处理，肺部区域的分割；三维RPN网络的构建，训练，使用采集的数据和标定结果训练RPN网络；训练适合不同分辨率的网络，构建结合策略；使用训练好的模型对输入的三维CT图像进行肺结节检测，输出预测的肺结节信息，包括中心点三维坐标以及肺结节的直径大小；通过第5步给出的中心点的三维坐标以及直径大小，构建基于注意力机制的神经网络，对肺结节的性质进行判定。本发明从检测采用对三维输入直接进行候选结节的检测，这一方法使得候选检测更全面可靠。 |
