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一种基于改进的Faster R-CNN框架的CT图像肺结节检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的Faster R‑CNN框架的CT图像肺结节检测方法,包括如下步骤:1、采集肺结节症状病人的胸部的CT图像,并标注肺结节位置,作为训练样本集;2构建候选结节检测网络,用训练样本集训练所述候选结节检测网络,确定网络参数,得到候选结节检测模型;3、构建候选结节假阳性剔除分类网络,用训练样本集训练所述候选结节假阳性剔除分类网络,得到候选结节假阳性剔除分类网络模型;4、将待检测的CT图像输入候选结节检测模型中,得到候选结节的位置;将所述候选结节的位置输入候选结节假阳性剔除分类网络模型中,剔除假阳性,得到肺结节检测结果。该方法更适合小尺寸肺结节的检测。

著录项

  • 公开/公告号CN108986073A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201810563693.3

  • 发明设计人 陈阳;葛治文;蔡宁;罗立民;

    申请日2018-06-04

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人常虹

  • 地址 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

  • 入库时间 2023-06-19 07:37:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20180604

    实质审查的生效

  • 2018-12-11

    公开

    公开

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