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基于3D全卷积神经网络的CT图像肺结节检测系统

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本发明公开了一种基于3D全连接卷积神经网络的CT图像肺结节检测系统。该检测系统包括训练数据集构建、3D卷积神经网络分类网络训练、3D全连接卷积分割网络训练、假阳性抑制及用训练完成的分割网络与假阳性抑制网络，进行肺结节检测这五个步骤。采用本发明技术方案可以实现全自动检测，无需任何人工干预，同时能有效提高结节检测的召回率，大幅降低假阳性病灶，获得肺结节病灶区域的像素级定位、定量、定性结果。

著录项

公开/公告号CN106940816B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-09

原文格式PDF
申请/专利权人杭州健培科技有限公司;
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申请/专利号CN201710173432.6
发明设计人程国华;陈波;季红丽;
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申请日2017-03-22
分类号G06N3/08(20060101);G06T7/136(20170101);G06T7/187(20170101);
代理机构
代理人
地址 311200 浙江省杭州市萧山区杭州湾信息港E座东4层-6层
入库时间 2022-08-23 11:00:54

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-09

授权

授权
2020-05-19

著录事项变更 IPC(主分类):G06N3/08 变更前: 变更后: 申请日:20170322

著录事项变更
2017-08-04

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20170322

实质审查的生效
2017-07-11

公开

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