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一种基于深度学习的胸部DR中肺结节识别方法及系统

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。

著录项

  • 公开/公告号CN108596868A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201710619353.3

  • 发明设计人 吴文辉;陶信东;

    申请日2017-07-26

  • 分类号

  • 代理机构上海天翔知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘常宝

  • 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

  • 入库时间 2023-06-19 06:37:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-10-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20170726

    实质审查的生效

  • 2018-09-28

    公开

    公开

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