基于深度学习技术的肺结节筛查算法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习技术的肺结节筛查算法，其特征在于：为三个阶段，首先是候选结节生成任务，用于提取大量疑似结节，在一定假阳率的情况下，保证99.5%以上的结节检出率；其次是False Positive Reduction任务，用于降低假阳率，筛选出真正的结节；结节定性，用于诊断肺结节的良恶性、观察征象，为医生提供诊断依据。该方法使用胸部CT作为输入，可以较为准确的筛查出所含肺结节，辅助医生提高阅片效率，解决医疗行业医生少需求多、医疗水平不平衡、误诊率高耗时长等问题。