一种基于三维残差神经网络的CT影像肺结节检测方法[发明专利]
来源：华佗健康网
专利内容由知识产权出版社提供
专利名称：一种基于三维残差神经网络的CT影像肺结节检测
方法
专利类型：发明专利
发明人：郝鹏翼,尤堃,陈易京,吴福理,张繁,白琮申请号：CN201710616870.5申请日：20170726公开号：CN107590797A公开日：20180116
摘要：一种基于三维残差卷积神经网络的CT影像肺结节检测方法，包括训练过程和测试过程；训练过程包括步骤一，预处理原始影像，重设体素间距为(1,1,1)，并转换为体素坐标；步骤二，从CT影像中截取三维正负样本；步骤三，设定最大值和最小值，对样本数据进行标准化；步骤四，构建三维卷积神经网络；步骤五，设定训练超参数，以mini‑batch的形式，导入数据训练模型；步骤六，模型训练充分后，保存模型；检测过程包括步骤七，对测试CT进行预处理后，以滑块形式逐个采样并导入模型计算，选取置信度高的样本后，再利用非极大值抑制算法删除重复样本。本发明准确率较高，可以分析出影像中是否含有结节以及结节在影像中的具体位置。
申请人：浙江工业大学
地址：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学科技处
国籍：CN
代理机构：杭州斯可睿专利事务所有限公司
代理人：王利强
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