公开(公告)号：CN111539918B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202010295618.0

申请日：2020-04-15

Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院

Inventor： 龚敬 ,  王升平 ,  彭卫军 ,  顾雅佳 ,  童彤 ,  朱晖

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/90 ,  G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明基于深度学习的磨玻璃肺结节风险分层预测系统包括：图像处理模块运用窗宽窗位调节技术，使用标准肺窗下窗宽和窗位，将所有肺部CT图像转化为灰度图像；提取模块提取灰度图像中3D肺结节区域，结合病理标签将肺结节分为良性、非浸润性腺癌和浸润性腺癌三组；数据扩增模块利用数据扩增技术，按良性与恶性比例为1:1、非浸润性组与浸润腺组比例为1:1分别对三组肺结节数据进行扩增；第一风险预测模块利用良性和恶性组肺结节数据，训练卷积神经网络模型，构建I级风险预测模型，预测肺结节恶性风险；第二风险预测模块利用非浸润性腺癌和浸润性腺癌组肺结节数据，训练卷积神经网络模型，构建II级风险预测模型，预测肺结节浸润风险。

公开(公告)号：CN111539918A

公开(公告)日：2020-08-14

申请号：CN202010295618.0

申请日：2020-04-15

Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院

Inventor： 龚敬 ,  王升平 ,  彭卫军 ,  顾雅佳 ,  童彤 ,  朱晖

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/90 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明基于深度学习的磨玻璃肺结节风险分层预测系统包括：图像处理模块运用窗宽窗位调节技术，使用标准肺窗下窗宽和窗位，将所有肺部CT图像转化为灰度图像；提取模块提取灰度图像中3D肺结节区域，结合病理标签将肺结节分为良性、非浸润性腺癌和浸润性腺癌三组；数据扩增模块利用数据扩增技术，按良性与恶性比例为1:1、非浸润性组与浸润腺组比例为1:1分别对三组肺结节数据进行扩增；第一风险预测模块利用良性和恶性组肺结节数据，训练卷积神经网络模型，构建I级风险预测模型，预测肺结节恶性风险；第二风险预测模块利用非浸润性腺癌和浸润性腺癌组肺结节数据，训练卷积神经网络模型，构建II级风险预测模型，预测肺结节浸润风险。