[发明专利]图像融合的恶性肺结节识别方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201811323026.4 | 申请日： | 2018-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN109523525B | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 黄文恺;薛义豪;胡凌恺;彭广龙;吴羽 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 颜希文;宋静娜 |
| 地址： | 510000 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图像融合的恶性肺结节识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：对获取的至少一组肺部CT图像进行预处理；对预处理后的每组肺部CT图像进行融合处理，以获得融合图像；根据每组肺部CT图像的结节位置的标签，对所述融合图像中的结节部分进行标注；以及使用标注后的所述融合图像对构建的卷积神经网络进行训练，以使用训练完成的卷积神经网络识别CT图像中恶性肺结节的位置。使用本发明，能够自动准确的识别出肺部CT图像中的恶性肺结节，降低误诊的概率。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 融合 恶性 结节 识别 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种图像融合的恶性肺结节识别方法，其特征在于，包括：对获取的至少一组肺部CT图像进行预处理；对预处理后的每组肺部CT图像进行融合处理，以获得融合图像；根据每组肺部CT图像的结节位置的标签，对所述融合图像中的结节部分进行标注；以及使用标注后的所述融合图像对构建的卷积神经网络进行训练，以使用训练完成的卷积神经网络识别CT图像中恶性肺结节的位置。
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