用于AI模型训练的肺部CT影像标注方法

授权

摘要

本发明涉及涉及医疗图像处理领域，公开了用于AI模型训练的肺部CT影像标注方法；通过肺部CT影像软件读取肺部CT影像数据，通过显示装置进行肺部CT影像显示，并对显示的肺部CT影像进行窗宽窗位的调整；肺部CT影像标注，对于显示的肺部CT影像，依据人工智能算法的目标任务进行标注；临床标注，依据临床特征信息对标注后的肺部CT影像进行临床特征和临床属性标注；人工智能训练，针对临床标注后的影像和原始输入的肺部CT影像输入至智能训练网络进行人工智能训练人工智能算法的目标任务，适应性好，量化方便；标注形式便于临床诊断，标注全面性好；支持训练符合临床需求的人工智能模型，对于医疗领域的可解释性人工智能发展具有铺垫意义。

基本信息

专利标题：

用于AI模型训练的肺部CT影像标注方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111768844A

申请号：

CN202010462183.4

公开（公告）日：

2020-10-13

申请日：

2020-05-27

授权号：

CN111768844B

授权日：

2022-05-13

发明人：

郑建军张景峰胡利荣闫昆陈斌戴琦王玉芬刘瑞瑞张扬帆杨柳琼

申请人：

中国科学院大学宁波华美医院

申请人地址：

浙江省宁波市西北街41号

代理机构：

浙江杭知桥律师事务所

代理人：

陈丽霞

优先权：

CN202010462183.4

主分类号：

G16H30/20

IPC分类号：

G16H30/20 G16H30/40 G06N20/00 G06T7/11 G06T7/13 G06T7/60