基于CT图像的多尺度融合全卷积网络淋巴结转移检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于CT图像的多尺度融合全卷积网络淋巴结转移检测方法，其特点是该方法具体包括：对CT图像裁剪得到淋巴结感兴趣区域，将每张CT图像的ROI重采样到大、中、小三个尺度；将三种尺度的图像输入构建的MSFNet,得到三种尺度下的图像特征；利用自注意力机制模块融合三种特征，最后从多个维度进行二分类预测；训练过程中使用基于Class Activation Map(CAM)的特征一致性损失函数加速网络收敛并提高准确率等步骤。本发明与现有技术相比能自动且快速地检测出淋巴结转移情况，为医生提供参考，提高病变检出率。
基本信息
专利标题 ：
基于CT图像的多尺度融合全卷积网络淋巴结转移检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549413A
申请号 ：
CN202210057922.0
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-01-19
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡文心何尉平曾秋梅滕世峰
申请人 ：
华东师范大学
申请人地址 ：
上海市闵行区东川路500号
代理机构 ：
上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙)
代理人 ：
徐筱梅
优先权 ：
CN202210057922.0
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06N3/08 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220119
申请日 : 20220119
2022-05-27 ：
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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