基于病理特征辅助的PET/CT自动肺癌诊断分类模型训练方...
授权
摘要
本发明公开了一种基于病理特征辅助的PET/CT自动肺癌诊断分类模型训练方法，属于医学影像领域。该方法通过对病理图像的分类网络进行训练，优先得到一组较好的病理分类网络模型参数；通过该组参数获取病理图像的特征信息，来对PET/CT影像分类网络的特征提取进行指导，以提高PET/CT影像分类网络的精度，有利于基于PET/CT影像的早期肺癌诊断分类的推广应用，为临床医生的诊断以及后续随访提供帮助。通过本发明，可在后续不进行有创的病理检查之前，仅通过无创的PET/CT影像就可达到与病理诊断结果相接近的更准确的肺癌诊断分类结果，可以有效的提高临床医生的诊断效率，减少病患的创伤。
基本信息
专利标题 ：
基于病理特征辅助的PET/CT自动肺癌诊断分类模型训练方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113889261A
申请号 ：
CN202111113534.1
公开（公告）日 ：
2022-01-04
申请日 ：
2021-09-23
授权号 ：
CN113889261B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
朱闻韬黄海亮金源薛梦凡申慧
申请人 ：
之江实验室
申请人地址 ：
浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
邱启旺
优先权 ：
CN202111113534.1
主分类号 ：
G16H50/20
IPC分类号 ：
G16H50/20 G16H30/20 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G16
特别适用于特定应用领域的信息通信技术
G16H
医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术
G16H50/00
专门适用于医疗诊断，医学模拟或医疗数据挖掘的ICT；专门适用于检测、监测或建模流行病或传染病
G16H50/20
用于计算机辅助诊断，例如医疗专家系统
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2022-01-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G16H 50/20
申请日 : 20210923
申请日 : 20210923
2022-01-04 ：
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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