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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络检测CT图像的方法,包括如下步骤:S1、提供病人的CT图像、基因组表达谱、蛋白质表达谱、吸烟情况和工作环境信息,并对CT图像进行标注获得数据集;S2、根据步骤S1所述信息搭建一个主要神经网络和四个次要神经网络,其中,主要神经网络以卷积神经网络为主体,四个次要神经网络分别用于分析基因组表达谱、蛋白质表达谱、吸烟情况和工作环境对病人病情影响的大小并输出相应的权值;S3、用已标注的数据集对所述主要神经网络进行训练,代入所述次要神经网络输出的权值,以判断病人的CT图像是否具有肺癌相应特征。采用本发明的方法检测CT图像,可以辅助医生显著提高肺癌诊断的准确率和效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811316415.4 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络检测CT图像的方法 |
申请日: | 2018-11-06 | 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: | G06K9/62搜分类 医疗搜索 |
公开/公告日: | 2019-03-19 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109492690A | 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 |