[发明专利]一种基于GAN和Unet网络的肺结节智能诊断方法在审
| 申请号： | 202010277366.9 | 申请日： | 2020-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN111524144A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 石建 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 许洁 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GAN和Unet网络的肺结节智能诊断方法，包括以下步骤：对数据源中的肺部CT图像进行人工标注，以此获得肺结节的形态和位置信息；将肺部CT图像及其标注信息整合，作为完整的数据集；针对数据集进行图像预处理，划分数据集；将数据输入到已经构建好的图像增强模型中进行图像增强，得到图形增强模型；将增强的肺部CT图像输入到图像分割模型进行分割，找出疑似结节的位置并分割出来；分割出的图像输入到识别网络中进行判断；通过模型预测，并输出检测结果。本发明通过采用GAN作为图像增强网络，Unet作为图像分割网络，3DCNN作为特征提取的识别网络，Tensorflow作为开发框架，使得疑似肺结节得位置和形态能够及时被找出，提高工作的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gan unet 网络 结节 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
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