[发明专利]一种新型肺病智能辅助检测方法和系统在审
| 申请号： | 201910059790.3 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN109528152A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 冯向军 | 申请（专利权）人： | 湖南兰茜生物科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B1/267 | 分类号： | A61B1/267;G16H30/40;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410205 湖南省长沙市长沙高新开发区*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种新型肺病智能辅助检测方法和系统，涉及肺癌智能辅助诊断领域，包括：首先获取支气管镜检查图像；然后采用预先训练的初始神经网络作为本次建模的神经网络；采用顺序微调法对上述步骤获取的所述神经网络按照网络结构的顺序，通过调整所述神经网络的网络参数，微调所述神经网络的各层网络，并利用加权交叉熵作为成本函数来更新所述网络参数，最后，获取肺病检测模型。本发明所通过基于迁移学习，在神经网络之上使用一种新颖的迁移学习方法：顺序微调法，以便构建的一种用于支气管镜的计算机辅助诊断系统，大大地提高支气管镜检查中肺病诊断准确性，帮助医生更加有选择性地进行活组织检查，并提供诊断意见供医生参考。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 肺病 微调 支气管镜检查 辅助检测 网络参数 智能 计算机辅助诊断系统 迁移 活组织检查 成本函数 肺病诊断 辅助诊断 网络结构 支气管镜 交叉熵 构建 建模 医生 加权 肺癌 图像 诊断 参考 学习 检测 更新 网络 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种新型肺病智能辅助检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、获取疑似患有肺部疾病的患者的支气管镜检查图像；步骤S2、采用预先训练的初始神经网络作为本次建模的神经网络；步骤S3、采用顺序微调法对上述步骤获取的所述神经网络按照网络结构的顺序，通过调整所述神经网络的网络参数，微调所述神经网络的各层网络；所述网络参数包括训练阶段数n、神经网络层数m、执行步数x；所述神经网络包括m层，并采用n个训练阶段进行训练，每一步顺序微调包括x个执行步数；步骤S4、通过使用加权交叉熵作为成本函数来更新所述网络参数，以便更新所述神经网络；步骤S5、获取经上述步骤多次调整后的所述神经网络为所需的肺病检测模型。
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