[发明专利]一种基于深度残差网络的甲状腺癌CT影像分类系统在审
| 申请号： | 202110812511.3 | 申请日： | 2021-07-19 |
| 公开（公告）号： | CN113537357A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 宋西成;毛宁;张海程;武欣欣;李静静;王彩;张文彬 | 申请（专利权）人： | 烟台毓璜顶医院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/50;G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京化育知识产权代理有限公司 11833 | 代理人： | 尹均利 |
| 地址： | 264000 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度残差网络的甲状腺癌CT影像分类系统，包括甲状腺癌CT影像获取模块，用于获取带标签的多位甲状腺癌症患者的CT影像；多尺度分割模块，用于对CT影像按不同尺度进行分割，依次截取肿瘤、肿瘤外扩5mm、肿瘤外扩10mm的立方体区域，得到肿瘤图像、肿瘤外扩5mm图像和肿瘤外扩10mm图像；预处理模块，用于对所述图像进行预处理，得到训练数据集；深度残差网络训练模块，用于利用训练数据集对深度残差网络进行训练和优化；甲状腺癌CT影像分类模块，用于将待分类甲状腺癌CT影像输入优化后的深度残差网络进行分类，获得甲状腺癌CT影像的分类结果。本发明能够对甲状腺癌CT影像进行准确分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 甲状腺癌 ct 影像 分类 系统 | ||
【主权项】：
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