发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的三维肺结节识别方法

Name: 一种基于卷积神经网络的三维肺结节识别方法
Brand: 梅州市启智达信息科技有限公司
SKU: 201811243707X
Availability: InStock

📄 申请号：CN201811243707.X 📄 发布日：2026/06/26

著录项目信息

申请日

2018-10-24

公开号

CN109544510A

公开日

2019-03-29

申请人

梅州市启智达信息科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法医学影像分析

应用场景

肺癌筛查, 医学影像辅助诊断, 计算机辅助检测, 健康体检, 临床诊断支持

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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。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250708

?? 专利权的转移：

20211026

✅ 授权

20190423

?? 实质审查的生效：

20190329

📄 公开

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