发明专利已授权

一种基于GAN的医学图像病变区域弱监督定位方法

📄 申请号：CN202011242653.2 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-11-09

公开号

CN112365464B

公开日

2021-08-10

申请人

成都信息工程大学

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 , G06T7_11 , G06N3_08 , G06N3_04 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

生成对抗网络生成对抗网络医学图像处理弱监督学习

应用场景

医学影像诊断, 病灶定位, 辅助诊断, 智能医疗, 临床影像分析

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摘要

本发明公开了一种基于GAN的医学图像病变区域弱监督定位方法。该方法具体包括以下步骤：收集数据并制作数据集，将每一次CT扫描的成像文件重采样成固定分辨率并保存为NPY格式并保存对应的标签信息；构建基于卷积神经网络的分类器，使用上述的数据集对分类器进行预训练，学习高级语义特征；构建基于生成对抗网络的框架，使用生成器学习正常人与病人的检查结果的影像学差异，使用判别器和预训练的分类器来强化生成器的学习效果并使生成器能够捕捉到病人的病变区域；本发明可以自动学习病人与正常人之间的差别，实现了无需对病变区域进行标注而能有效的对病变的区域进行定位，提供辅助诊断信息。

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

20210810

✅ 授权

20210305

?? 实质审查的生效：

20210212

📄 公开

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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：19 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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