-
公开(公告)号：CN117853795A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311849319.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06V10/764 , G16H50/30 , G16H50/20 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的肺癌预测方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，通过结节检测的技术从CT扫描中识别出肺结节；接着，利用结节恶性分类算法评估这些结节是否恶性；最后，结合这些信息预测肺癌的概率。本发明针对肺结节良恶性判断任务提出了一个新的网络结构，新网络通过编码器的方式考虑了结节以及上下文特征的空间信息，使其能充分使用CT图像的潜在信息，以便作出更好的预测，本发明有助于提升肺癌图像的自动化识别准确率，进而提升医师的工作效率。
Search Results
1
records
(took 0.012 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
