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公开(公告)号：CN113327258A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110801472.7
申请日：2021-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的肺部CT图像识别方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取原始肺部CT图像数据集；S2：使用改进的U‑Net网络对原始肺部CT图像数据集进分割，其中改进的U‑Net网络使用Focal Loss作为损失函数提高肺区分割能力；S3：使用分割后的肺部CT图像作为训练集和测试集，将训练集输入CCT网络进行训练；S4：将测试集输入至训练好的CCT网络，输出病症类别的概率值，通过概率值确认检测患者的肺部CT图像类别。本发明大大减少了训练所需的计算资源，同时提高了图像识别的精确度。
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