公开(公告)号：CN114693690A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210200918.5

申请日：2022-03-02

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属协和医院

Inventor： 金阳 ,  汪速飞 ,  谭学耘 ,  夏慧 ,  王智慧 ,  杨炼 ,  鲍庆嘉 ,  李丕强 ,  范茜茜 ,  陈文娟 ,  梁梦圆 ,  刘宇

IPC: G06T7/10 ,  G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了结核性和癌性胸腔积液无创性鉴别诊断模型的构建方法，属于医学技术领域，包括以下步骤：S1：构建一类深度学习模型；S2：构建二类深度学习模型；S3：构建三类深度学习模型；S4：构建四类深度学习模型；S5：构建五类深度学习模型；本发明先以传统Unet作为基本骨架，通过增加三个维度的注意力机制，构建深度学习模型，再通过裁剪的局部CT图像训练模型的分割性能，后通过整体CT图像和分割的局部CT图像对模型的分类性能进行训练，最终得到该诊断模型，构建出的诊断模型在诊断时仅通过CT图像即可鉴别诊断，具有低成本、非侵入性、准确性高的优点，减少患者并发症风险，降低医疗成本的同时提升诊断效率，有效缓解临床工作者压力。