[发明专利]基于深度学习技术的肺结节筛查算法在审
| 申请号： | 201910038443.2 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109785963A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 韩伟;赵二超 | 申请（专利权）人： | 成都蓝景信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06T7/00 |
| 代理公司： | 成都中亚专利代理有限公司 51126 | 代理人： | 王岗 |
| 地址： | 610041 四川省成都市武侯区武侯*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习技术的肺结节筛查算法，其特征在于：为三个阶段，首先是候选结节生成任务，用于提取大量疑似结节，在一定假阳率的情况下，保证99.5%以上的结节检出率；其次是False Positive Reduction任务，用于降低假阳率，筛选出真正的结节；结节定性，用于诊断肺结节的良恶性、观察征象，为医生提供诊断依据。该方法使用胸部CT作为输入，可以较为准确的筛查出所含肺结节，辅助医生提高阅片效率，解决医疗行业医生少需求多、医疗水平不平衡、误诊率高耗时长等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 结节 肺结节 筛查 算法 诊断 方法使用 辅助医生 医疗水平 医疗行业 检出率 胸部CT 误诊 医生 阅片 耗时 定性 筛选 学习 观察 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习技术的肺结节筛查算法，其特征在于：为三个阶段，首先是候选结节生成任务，用于提取大量疑似结节，在一定假阳率的情况下，保证 99.5% 以上的结节检出率；其次是 False Positive Reduction 任务，用于降低假阳率，筛选出真正的结节；结节定性，用于诊断肺结节的良恶性、观察征象，为医生提供诊断依据。
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