[发明专利]一种基于深度学习的早期肺癌检测分类一体化设备及系统在审
| 申请号： | 202011008825.X | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN111920440A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 杨昊;侯慧;赵海平;玉荣;王振飞;王润梅;李红;刘巧云;郭军梅;杨静雯;张石磊 | 申请（专利权）人： | 内蒙古医科大学附属人民医院（内蒙古自治区肿瘤医院） |
| 主分类号： | A61B6/03 | 分类号： | A61B6/03;A61B6/00;G06K9/62;G06N3/04;G06T5/20;G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62;G06T17/00 |
| 代理公司： | 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 | 代理人： | 张燕 |
| 地址： | 010020 内蒙古自*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像分析领域，具体涉及一种基于深度学习的早期肺癌检测分类一体化系统，包括肺部CT图像采集模块、CT图像预处理模块、肺部图像识别模块、肺部结节测量模块和肺癌筛选模块，肺部图像识别模块基于DSSD_Xception模型实现肺部图像中肺部结节及肺部结节孔洞的检测和识别，并截取肺部结节区域；肺部结节测量模块用于基于连通分量外接矩形的长宽比进行肺部结节及肺部结节孔洞尺寸的测量，并输出测量结果；肺癌筛选模块用于根据肺部结节的测量结果基于预设的筛选标准实现早期肺癌的筛选。本发明能够自动检测出早期肺癌的种类、概率，同时可以精确识别出肺结节的种类、尺寸、位置和恶性程度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 早期 肺癌 检测 分类 一体化 设备 系统 | ||
【主权项】：
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