基于深度卷积神经网络的尘肺病鉴别及分级判定方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的尘肺病鉴别及分级判定方法，包括：获取并收集经过检索和筛选的尘肺病患者的数字胸片及其资料信息；获取并收集年龄、性别与上述尘肺病患者相匹配的正常人的数字胸片；为进行深度卷积神经网络的训练准备相应的数据样本；通过训练获得尘肺病判定及分级模型；输入待判定及分级的数字胸片至该尘肺病判定及分级模型中，输出判定是否尘肺病的概率；生成并输出密度估计热力图；根据统计得到的小阴影形态与对应的标准数字胸片进行比对、打分，得到相对密度数值；根据相对密度数值输出尘肺病分期的判定结果。采用本发明，对于尘肺病的判定和分级不但直观且给出合理的判定理由，效果提升显著且更加安全可靠。
基本信息
专利标题 ：
基于深度卷积神经网络的尘肺病鉴别及分级判定方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110680326A
申请号 ：
CN201910961649.2
公开（公告）日 ：
2020-01-14
申请日 ：
2019-10-11
授权号 ：
CN110680326B
授权日 ：
2022-05-06
发明人 ：
李晓李树强关里
申请人 ：
北京大学第三医院（北京大学第三临床医学院）
申请人地址 ：
北京市海淀区花园北路49号北京大学第三医院
代理机构 ：
北京中济纬天专利代理有限公司
代理人 ：
张可
优先权 ：
CN201910961649.2
主分类号 ：
A61B5/08
IPC分类号 ：
A61B5/08 A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/0538
侵入的，例如利用导管
A61B5/08
检查呼吸器官的测量装置
法律状态
2022-05-06 ：
授权
2020-02-11 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/08
申请日 : 20191011
申请日 : 20191011
2020-01-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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