公开(公告)号：CN114529516A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210050130.0

申请日：2022-01-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蔡林沁 ,  黄宇婷 ,  谭飞 ,  谢昊天

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G16H30/20 ,  G16H50/30 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明请求保护一种基于多注意力与多任务特征融合的肺结节检测与分类方法，其包括以下步骤：原始CT图像进行预处理；在特征提取网络中引入可以融合空间语义特征和通道特征的空间注意力和通道注意力，在尾部加入带有自注意力的SPCS构建具有双路径连结的残差网络用于提取多尺度下的特征，并以特征金字塔网络融合特征；构建检测与分割任务多个分支；分割分支输出多尺度掩码并聚合结果，检测分支以路径聚合网络再次融合特征并输出检测结果；最后统一两任务分支结果作为总的检测输出——具有较高精度和灵敏度；根据检测结果，基于结节位置进行裁剪，通过良恶性和癌性风险等级分类网络完成肺结节的良恶性区分和患癌风险等级的预测，从而辅助医生进行疾病诊断。

公开(公告)号：CN114529516B

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202210050130.0

申请日：2022-01-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蔡林沁 ,  黄宇婷 ,  谭飞 ,  谢昊天

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G16H30/20 ,  G16H50/30 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明请求保护一种基于多注意力与多任务特征融合的肺结节检测与分类方法，其包括以下步骤：原始CT图像进行预处理；在特征提取网络中引入可以融合空间语义特征和通道特征的空间注意力和通道注意力，在尾部加入带有自注意力的SPCS构建具有双路径连结的残差网络用于提取多尺度下的特征，并以特征金字塔网络融合特征；构建检测与分割任务多个分支；分割分支输出多尺度掩码并聚合结果，检测分支以路径聚合网络再次融合特征并输出检测结果；最后统一两任务分支结果作为总的检测输出——具有较高精度和灵敏度；根据检测结果，基于结节位置进行裁剪，通过良恶性和癌性风险等级分类网络完成肺结节的良恶性区分和患癌风险等级的预测，从而辅助医生进行疾病诊断。