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摘 要:本发明涉及医学图像分析领域和深度学习领域,为基于卷积神经网络的三维肺结节识别方法,包括步骤:肺部三维CT图像数据集预处理,将预处理后的CT图像数据集分成训练数据集和测试数据集;建立DenseNet和SENet相结合的神经网络模型,并设置其超参数;将训练数据集导入神经网络模型中,采用随机梯度下降算法和学习率逐步递减的方式进行训练,待模型充分收敛之后,保存并导出模型结构和权重参数,得到训练好的神经网络模型;用神经网络模型对测试数据集中每组三维CT图像进行测试,得到肺结节识别结果。该方法可分析出三维CT影像中是否含有肺结节及其具体位置,解决了深度卷积神经网络可能出现梯度消失、梯度爆炸或退化问题导致肺结节识别准确率低的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811243707.X | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的三维肺结节识别方法 |
申请日: | 2018-10-24 | 申请/专利权人 | 广州大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市番禺区广州大学城外环西路230号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/00搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2019-03-29 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109544510A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |