公开(公告)号：CN118942701A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411041780.4

申请日：2024-07-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 孙婧怡 ,  戴子喻 ,  陈琼 ,  刘进康 ,  刘辉 ,  王路路 ,  段铸 ,  杨睿

IPC: G16H50/30 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗网络和UNet的肺结节风险预测方法及设备，本发明通过生成对抗网络和条件生成对抗网络处理健康肺部CT图像和肺结节患病肺部的CT图像，丰富了数据样本的多样性，提高了模型的泛化能力；UNet模型接收真实以及生成的肺部CT图像作为输入，从肺部CT图像中分割出病变区域；通过跳跃连接使得特征图能够在编码器和解码器的对应层次之间进行信息传递，从而增强了模型的分割能力和病变区域检测的准确性；本发明可以很好地捕捉复杂特征和识别微小病变，提高了肺结节风险预测的准确性。