基于深度学习的早期肺癌预测方法

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的早期肺癌预测方法，包括步骤：获取多中心的早期肺腺癌的肺结节CT扫描图像数据，并进行图像数据预处理；对预处理后的肺结节CT扫描图像数据依据掩膜方式进行节点区域提取；基于mdCNN工具箱，构建顺次连接的三重CNN神经网络模型；将实时的病患的肺结节CT扫描图像数据进行预处理后，输入训练好的三重CNN神经网络模型，对病患是否为早期肺腺癌进行判断。通过本发明，能够对早期肺腺癌疑似患者的患病情况进行预测，节省人工判断时间，缩短就诊流程。