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基于深度神经网络的肺结节良恶性检测方法及装置

摘要

本发明公开一种基于深度神经网络的肺结节良恶性检测方法及装置,能够提高肺结节良恶性判断的准确度。所述方法包括:S1、获取用户一次X线计算机断层摄影扫描的所有医学图像,根据扫描的间隔,利用所述所有医学图像构建立体图形;S2、将肺结节的位置、所述立体图形以及所述用户的属性信息输入预设的深度神经网络模型,得到所述用户的肺结节为良性的概率以及所述用户的肺结节为恶性的概率,其中,所述用户的属性信息包括所述用户的肺结节的直径,所述深度神经网络模型的输出层神经元增加了置信度权重,所述置信度权重基于所述用户的属性信息确定。

著录项

  • 公开/公告号CN107616796B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京医拍智能科技有限公司;

    申请/专利号CN201710772014.9

  • 发明设计人 刘超飞;刘立;

    申请日2017-08-31

  • 分类号A61B5/08(20060101);

  • 代理机构11002 北京路浩知识产权代理有限公司;

  • 代理人王莹;李官

  • 地址 100085 北京市海淀区高里掌路1号院18号楼103-86

  • 入库时间 2022-08-23 11:13:24

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