一种基于单次胸部CT检查的肺结节倍增时间的预测方法

    公开(公告)号:CN117132573A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311118440.2

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明涉及肺结节监测领域,公开了一种基于单次胸部CT检查的肺结节倍增时间的预测方法,适于在计算设备中执行,方法包括步骤:对预先获取的样本集中每个样本生成特征数据,样本集包括多个肺结节,特征数据包括所述肺结节的位置、大小、邻近结构和计算倍增时间;根据特征数据对CT图像进行放射组学特征提取得到第一特征集;根据第一特征集进行特征降维确定训练特征集;根据训练特征集和计算倍增时间对初始模型进行训练得到预测模型;将待预测患者的单次胸部检查的CT图像输入根据预测模型,得到待预测患者肺结节的预测倍增时间。本发明能够根据肺结节的单次检查的CT图像预测肺结节的倍增时间,从而指导科学检查处理,减少多次随访检查的辐射剂量。

    基于CT影像和深度学习的慢性阻塞性肺疾病预测系统

    公开(公告)号:CN116563228A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310442914.2

    申请日:2023-04-23

    Abstract: 本发明提供基于CT影像和深度学习的慢性阻塞性肺疾病预测系统,包括:影像获取模块,配置为获取患者的胸部CT影像;AI分析模块,配置为对所述患者的胸部CT影像进行分析得到分析结果,所述分析结果包括肺部区域分割信息、COPD阴阳性分类信息以及COPD严重程度;输出模块,配置为输出所述分析结果。本发明利用人工智能图像处理技术,提供一种基于CT影像自动判断患者是否患有COPD,同时评估其严重程度,指导临床干预的系统。

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