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一种基于三维残差神经网络的CT影像肺结节检测方法

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摘要

一种基于三维残差卷积神经网络的CT影像肺结节检测方法，包括训练过程和测试过程；训练过程包括步骤一，预处理原始影像，重设体素间距为(1,1,1)，并转换为体素坐标；步骤二，从CT影像中截取三维正负样本；步骤三，设定最大值和最小值，对样本数据进行标准化；步骤四，构建三维卷积神经网络；步骤五，设定训练超参数，以mini‑batch的形式，导入数据训练模型；步骤六，模型训练充分后，保存模型；检测过程包括步骤七，对测试CT进行预处理后，以滑块形式逐个采样并导入模型计算，选取置信度高的样本后，再利用非极大值抑制算法删除重复样本。本发明准确率较高，可以分析出影像中是否含有结节以及结节在影像中的具体位置。

著录项

  • 公开/公告号CN107590797B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN201710616870.5

  • 发明设计人 郝鹏翼;尤堃;陈易京;吴福理;张繁;白琮;

    申请日2017-07-26

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T17/00(20060101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学科技处

  • 入库时间 2022-08-23 11:19:15

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