| 專利名稱 |
一種基于NAS-FPN的肺結(jié)節(jié)檢測方法 |
| 申請?zhí)?專利號 |
CN202011436026.2 |
專利權(quán)人（第一權(quán)利人） |
長春工業(yè)大學 |
| 申請日 |
2020-12-11 |
授權(quán)日 |
2024-03-15 |
| 專利類別 |
授權(quán)發(fā)明 |
戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 |
新一代信息技術(shù) |
| 技術(shù)主題 |
深度學習|肺結(jié)節(jié)|結(jié)節(jié)檢測|核醫(yī)學|診斷系統(tǒng)|計算機輔助診斷|神經(jīng)網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)|神經(jīng)網(wǎng)絡|輔助診斷|影像診斷學|特征提取 |
| 應用領(lǐng)域 |
圖像增強|圖像分析 |
| 意向價格 |
具體面議 |
| 專利概述 |
本發(fā)明涉及一種基于NAS?FPN的肺結(jié)節(jié)檢測方法，特別是一種深度學習中神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)自動搜索技術(shù)（Neural Architecture Search，NAS）和一種特征提取金字塔網(wǎng)絡（Feature Pyramid Network，F(xiàn)PN）的結(jié)合，不同于現(xiàn)在手動設計肺結(jié)節(jié)檢測網(wǎng)絡的檢測方式，該方法通過一種可以自動搜索擴展的特征金字塔結(jié)構(gòu)（NAS?FPN），用自主學習、自動搜索的方式自動學習出一種肺結(jié)節(jié)檢測網(wǎng)絡完成結(jié)節(jié)檢測任務，可以用于更精準的肺CT影像的肺結(jié)節(jié)檢測，并且有效的降低假陽性結(jié)節(jié)，為肺部計算機輔助診斷系統(tǒng)提供更加精準、可靠的結(jié)節(jié)圖像。 |
| 圖片資料 |
|
| 合作方式 |
具體面議 |
| 聯(lián)系人 |
戚梅宇 |
聯(lián)系電話 |
13074363281 |
