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基于卷积神经网络的肺结节风险评估模型

基于卷积神经网络的肺结节风险评估模型

商城价： 面议

市场价：￥0

专利申请号：

专利分类： 通信电子航空类   计算机系统

专利类型：发明专利

交易方式： 第三方委托

人气值 202

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    专利详情 最终专利状态以国家知识产权局当前状态为准

    深度卷积神经网络具有针对特定任务的灵活性和高准确性的特点。项目将其应用于肺癌早期筛查领域，考虑结节特性，分别针对普通结节和微小结节构建不同的网络架构，提出了多视野神经网络架构预测肺结节良恶性，实现肺部CT影像关于肺结节风险等级的智能诊断。该方法判断良恶性结节的准确率高达95.4%，AUC可达0.99（理想值为1）。进一步地，考虑到微小结节在肺癌诊断中的临床应用价值，设计了三维残差级联网络评估微结节风险等级。同时，为防止过拟合问题，引入残差神经网络，实现网络的多通路架构。将肺结节划分为高风险等级和低风险等级，实现肺部微结节风险等级诊断。

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