一种基于深度学习的肝脏CT肿瘤分割与分类的方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的肝脏CT肿瘤分割与分类的方法，包括如下步骤：对肝脏CT图像进行预处理，按照X,Y方向的分辨率进行插值，进行重采样，寻找数据，构建训练数据，2D Dense U‑Net进行肝脏和肿瘤分割，3DDense U‑Net提取对应的三维特征，组成生成对抗网络。本发明属于肝脏CT肿瘤分割与分类方法技术领域，具体是指一种利用深度学习技术，可以辅助医生进行肝癌的早期筛查和诊断，能够大大减轻医生的工作量，提高肝癌诊断的准确率，具有非常大的应用前景的基于深度学习的肝脏CT肿瘤分割与分类的方法。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的肝脏CT肿瘤分割与分类的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494199A
申请号 ：
CN202210097854.0
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈云志姚瑶胡韬李新辉
申请人 ：
杭州职业技术学院
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区学源街68号
代理机构 ：
北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
安利敏
优先权 ：
CN202210097854.0
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/11 G06V10/764 G06V10/80 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-13 ：
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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