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公开(公告)号：CN110175993A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910448050.9
申请日：2019-05-27
Applicant: 西安交通大学医学院第一附属医院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明基于特征金字塔网络(FPN)在X线胸片上对肺结核自动检测系统，通过对肺结核X线胸片进行标注，采用FPN为后端的Faster R-CNN网络学习模块进行训练学习，掌握肺结核病灶征象，获得肺结核病灶征象的自动诊断检测能力，实现对肺结核病灶的自动检测、定位和概率预测，得出最终的肺结核检测结果。FPN作为检测网络后端，可以更好的结合多尺度的网络层中的语义特征，每层都进行独立预测，最后进行融合，可以更好的对不同尺度的病灶进行检测。本发明基于深度学习网络对数字图像的识别技术，实现对肺结核病灶的自动检测、定位和概率预测，提高了病灶检测的准确度，降低了肺结核患者延误治疗的风险。
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