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公开(公告)号:CN107680082A
公开(公告)日:2018-02-09
申请号:CN201710811917.3
申请日:2017-09-11
Applicant: 宁夏医科大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06N3/0454 , G06T2207/10081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30061 , G06T2207/30096
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络和全局特征的肺部肿瘤识别方法,可将其用于肺部肿瘤全局特征计算机辅助诊断。首先,根据肺部CT图像特点和复杂性初始构建深度卷积神经网络;然后探讨不同分辨率和迭代次数对识别结果的影响;接着对卷积核大小、特征维数和网络深度进行改进,探讨不同模型结构对于肺部肿瘤全局特征的影响程度;最后从网络优化维度分析不同采样方法(最大池采样和均值采样)、激活函数(Sigmoid和ReLU)和训练算法(批量梯度下降法和弹性动量下降法)对深度卷积神经网络(DCNN)性能的影响。实验结果验证了DCNN用于肺部肿瘤全局特征计算机辅助诊断的可行性,选择合适的模型参数和模型结构并采用弹性动量训练法可达到良好的识别效果。
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公开(公告)号:CN110361535A
公开(公告)日:2019-10-22
申请号:CN201810312003.7
申请日:2018-04-09
Applicant: 宁夏医科大学总医院
Abstract: 本发明提供用于检测促红细胞生成素受体的放射性探针、制备方法及应用,其中,制备方法包括将锝化合物和重组人红细胞生成素rHuEpo经过亚锡还原法制备得到所述放射性探针99mTc-rHuEpo。根据本发明实施例的放射性探针99mTc-rHuEpo,能够检测EPOR的表达,并且可以在动物体内产生清晰的全身EPOR显像的图像,能够用于检测促红细胞生成素受体。
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