[發明專利]一種肺部ct影像特殊組織的標記方法在審
| 申請號： | 201810727772.3 | 申請日： | 2018-07-05 |
| 公開（公告）號： | CN109035212A | 公開（公告）日： | 2018-12-18 |
| 發明（設計）人： | 鄒昊;盧樹強;馬鵬程;謝蘇 | 申請（專利權）人： | 清影醫療科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06K9/34 |
| 代理公司： | 北京中索知識產權代理有限公司 11640 | 代理人： | 宋濤 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市鹽田區*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 原始圖像 肺部ct 度量 影像 計算公式 計算模型 數據增強 圖像變換 像素分割 掩模圖像 樣本標記 語義分割 組織檢測 肺結節 準確率 檢查 | ||
【權利要求書】：
1.一種肺部ct影像特殊組織的標記方法，其特征在于，包括如下步驟：
(1)、樣本標記：LIDC-IDRI肺結節公開數據集和LUNA16肺結節檢測競賽數據集中，用傳統方法，標記出肺部ct影像特殊組織樣本；
(2)、設計語義分割模型：以像素分割的方式，在原始圖像中標記出特定對象的區域，并依此建立一個U-Net模型；
(3)、特殊組織檢測模型的訓練：采用圖像變換方法，對原始圖像和掩模圖像同時進行變換，以進行數據增強；
其中訓練的batch size為4，優化方法為帶動量的SGD，學習率固定為0.001。
(4)、計算模型性能的度量指標：模型性能的度量指標就是Dice系數，起計算公式為：
2.如權利要求1所述的一種肺部ct影像特殊組織的標記方法，其特征在于：步驟(3)中采用的圖像變換方法為隨機彈性變換、隨機旋轉、隨機翻轉和隨機平移。
3.如權利要求1所述的一種肺部ct影像特殊組織的標記方法，其特征在于：步驟(3)中對原始圖像和掩模圖像進行變換時，要使用同樣的變換方法和變換參數。
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