[发明专利]一种基于卷积神经网络的肺栓塞检测系统有效
| 申请号： | 201910930769.6 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110717916B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 杨欣;林一;苏建超;王翔;李翔 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/00 |
| 代理公司： | 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372 | 代理人： | 向彬 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的肺栓塞检测系统，包括：候选区域提取网络是一个使用了带有跳跃连接的自动编码解码的全卷积网络，对待检测计算机断层扫描肺血管造影图像进行候选区域提取，得到多个不同大小的假阳性候选区域；3D仿射变换网络，用于从多个不同大小的假阳性候选区域中产生血管对齐的、大小固定的立方体并取出它们三个正交层；假阳预测筛查网络，将所述三个正交层输入到一个包含2个全连接层的2D分类网络进行假阳预测筛查。本发明方法可以解决误差累积的问题；能自动抽取更具有辨别力的3D图像特征，减少了容积效应的影响，并且不依赖与研究者的经验；在保证召回率的同时提高了准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 肺栓塞 检测 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的肺栓塞检测系统，其特征在于，所述系统包括候选区域提取网络、3D仿射变换网络和假阳预测筛查网络，其中：/n所述候选区域提取网络是一个使用了带有跳跃连接的自动编码解码的全卷积网络，其通过引入锚点来保证准确地检测不同大小的候选区域，通过所述候选区域提取网络对待检测计算机断层扫描肺血管造影图像进行候选区域提取，得到多个不同大小的假阳性候选区域；/n所述3D仿射变换网络，用于从多个不同大小的假阳性候选区域中产生血管对齐的、大小固定的立方体并取出它们三个正交层；/n所述假阳预测筛查网络，将所述3D仿射变换网络得到的三个正交层作为一张待检测计算机断层扫描肺血管造影图像的三个通道，输入到一个包含2个全连接层的2D分类网络进行假阳预测筛查，如果一个候选区域的中心落在了某个栓子中，就认为它是正类，反之认为它是负类。/n
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