[发明专利]基于深度学习的新冠肺炎肺部病灶区域分割系统有效
| 申请号： | 202010873685.6 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN111932559B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 单飞;薛向阳;史维雅;王丽;张志勇;张力;施裕新;付彦伟 | 申请（专利权）人： | 上海市公共卫生临床中心;复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/194 |
| 代理公司： | 上海德昭知识产权代理有限公司 31204 | 代理人： | 卢泓宇 |
| 地址： | 201508 上海市金山区漕廊公路*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于深度学习的新冠肺炎肺部病灶区域分割系统，其特征在于，包括：数据获取部用于获取CT断层影像；数据预处理部根据HU值对CT断层影像进行预处理，得到待分割肺部影像；图像分割模型部利用预先训练好的图像分割模型直接对待分割肺部影像进行分割得到肺部病灶区域并输出；画面存储部用于存储肺部病灶区域画面；显示部用于显示肺部病灶区域画面以及肺部病灶区域。本系统可以精准地将肺部病灶区域从肺部区域中分割出来，完成COVID‑19感染区域轮廓的快速自动勾画，便于在现场应用中定性评估疾病，节省了大量人力与时间，同时提高了对COVID‑19疑似病患的诊断准确率，降低假阴性概率较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 肺炎 肺部 病灶 区域 分割 系统 | ||
【主权项】：
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