[发明专利]基于卷积神经网络的乳房实质图像提取系统及方法在审
| 申请号： | 201810549317.9 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110555849A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 钱唯;李宏;李晨;滕月阳;张小光 | 申请（专利权）人： | 深圳市安测生命科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/187;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南山区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的乳房实质图像提取系统及方法，应用在信息处理设备中，该方法包括步骤：从影像数据库中获取乳房CT图像；采用聚类算法对所述乳房CT图像进行预处理，得到CT图像的乳房实质区域和非乳房实质区域的数据集；将已知的乳房CT图像的数据集设置为训练集和验证集，将未知的乳房CT图像的数据集设置为测试集；建立卷积神经网络模型，采用训练集和验证集数据对卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型；将测试集输入训练后的卷积神经网络模型中，得到CT图像乳房实质区域。实施本发明，实现了对未知患者的乳房CT图像进行乳房实质区域提取功能，有助于下一阶段的乳腺癌提取、分类。 | ||
| 搜索关键词： | 乳房 卷积神经网络 数据集 测试集 训练集 信息处理设备 预处理 验证集数据 影像数据库 聚类算法 区域提取 图像提取 验证集 乳腺癌 分类 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的乳房实质图像提取系统，运行于信息处理设备中，其特征在于，所述信息处理设备与影像数据服务器通信连接，所述影像数据服务器中存储有影像数据库，所述基于卷积神经网络的乳房实质图像提取系统包括多条计算机程序指令，所述信息处理设备包括适于实现计算机程序指令的微处理器以及适于存储计算机程序指令的存储器，所述计算机程序指令由微处理器加载并执行如下步骤：/n从影像数据库中获取乳房CT图像，所述乳房CT图像包括已知的乳房CT图像和未知的乳房CT图像；/n采用聚类算法对所述乳房CT图像进行预处理，得到CT图像的乳房实质区域和非乳房实质区域的数据集；/n将已知的乳房CT图像的数据集设置为训练集和验证集，将未知的乳房CT图像的数据集设置为测试集；/n建立卷积神经网络模型，采用训练集和验证集中的数据对卷积神经网络模型进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型；/n将测试集输入训练后的卷积神经网络模型中，得到CT图像乳房实质区域。/n
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