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基于深度对抗网络的带边界标注信息乳腺肿块图生成方法

摘要

本发明提供一种基于深度对抗网络的带边界标注信息乳腺肿块图生成方法,该方法首先从含有肿块病变的乳腺钼靶图片以及对应的肿块标注图片上提取肿块图片和肿块分割图片,并将提取的图片缩放到统一尺寸;然后利用这些提取的图片,根据肿块的形状、大小、边缘、密度来设计肿块图片生成器;最后根据设计的肿块图片生成器,在健康的乳腺钼靶图片上生成形状、大小、边缘、位置都具有多样性的肿块和其对应的肿块标注图片。本发明克服了现有肿块生成方法的不足,充分利用了肿块的病理信息来生成肿块,解决了基于人工智能实现自动诊断过程中医疗图像数据有限且难以标注的问题,大力推动现有人工智能乳腺辅助诊断的研究,具有重大临床意义与实际应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN111667491A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN202010387673.2

  • 发明设计人 苟超;郝坤坤;卓莹;熊宸;

    申请日2020-05-09

  • 分类号G06T7/11(20170101);G06T7/12(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44102 广州粤高专利商标代理有限公司;

  • 代理人刘俊

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 08:16:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-21

    授权

    发明专利权授予

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