发明专利已授权

一种基于卷积神经网络检测CT图像的方法

📄 申请号：CN201811316415.4 📄 发布日：2026/06/26

著录项目信息

申请日

2018-11-06

公开号

CN109492690A

公开日

2019-03-19

申请人

广州大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 , G16H50_20 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像识别人工智能算法深度学习卷积神经网络

应用场景

医学影像分析, 辅助诊断, CT图像检测

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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。

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：

20211130

✅ 授权

20190412

?? 实质审查的生效：

20190319

📄 公开

基于粒子群算法优化的卷积神经网络对肺结节识别的方法

当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：25 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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